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O Diagrama de Venn representa um espaço amostra S e os eventos A, B, C e D.
De acordo com o diagrama, é CORRETO afirmar:
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Considere as afirmações
I. A amostra de tamanho n é constituída dos elementos de ordem k,k+r,k + 2r,..., em que r é o inteiro mais próximo da fração !$ { \large N \over n} !$ e K é um inteiro escolhido aleatoriamente entre 1 e r.
II. Divide-se a população em grupos não- superpostos mais homogêneos em relação à característica que se quer medir e de cada grupo selecionam-se amostras aleatórias dentro de cada um desses grupos.
É CORRETO afirmar:
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Se há 0,2 de probabilidade de uma pessoa dar crédito a uma propaganda sobre investimentos financeiros, para se determinar a probabilidade da ocorrência de um determinado número de pessoas que, ao assistir a esta propaganda, lhe dê crédito, dentre um grupo de 20 pessoas, devemos utilizar:
I. Distribuição Binomial com parâmetros !$ n = 20 !$ e !$ p = 0,2 !$.
II. Distribuição de Poisson com parâmetros !$ \lambda = 20 \times 0,2 =4 !$
III. Distribuição Normal com parâmetros !$ \mu = 20 !$ e !$ \sigma = 0,2 !$
IV. Distribuição Exponencial com parâmetro !$ \lambda = 1 \div 0,2 !$
V. Distribuição Geométrica com parâmetro !$ p = 0,2 !$
Está CORRETA apenas a afirmação:
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Considere as afirmações a seguir:
I. !$ A f irm: \mu \ge K; H_0: \mu \le K; Z_c = -1,96; Z_{Teste} !$ =−2,2317; não rejeitar a afirmação.
II. !$ A f irm: \mu \le K; H_0: \mu \le K; Z_c = -1,96; Z_{Teste} !$ +1,4535; não rejeitar a afirmação.
III. !$ A f irm: \mu = K; H_O: \mu = K; Z_c \pm 1,96; Z_{Teste} !$=−2,6678; não rejeitar a afirmação.
IV. !$ A f irm: \mu = K; H_O : \mu = K; Z_c = \pm 1,96; Z_{Teste} !$=−1,6332; não rejeitar a afirmação.
Considerando a hipótese nula, os valores críticos e de teste e a conclusão obtida, pode-se dizer que os dados e a conclusão são coerentes apenas nas afirmações:
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Uma amostra foi selecionada e um teste de hipóteses unilateral esquerdo foi aplicado. Assinale a opção em que as expressões são CORRETAS.
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I. Tabela de contingência é uma tabela de frequências observadas onde as linhas correspondem a uma variável de classificação e as colunas correspondem a outra variável de classificação; também chamada tabela de duas entradas. II. O desvio explicado para um par de valores em um conjunto de dados bivariados é a diferença entre o valor predito y e a estimativa dos valores y. III. A diferença entre um valor amostral observado y e o valor de y predito por uma equação de regressão é dito resíduo.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:
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I. Amostras emparelhadas são duas amostras que são dependentes no sentido de que seus valores são combinados em pares. II. Erro tipo II é o erro que consiste em deixar de rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa. III. A probabilidade de se cometer o erro tipo I ao se realizar um teste de hipótese é dada pelo nível de significância subtraído de uma unidade.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:
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I. Os métodos não paramétricos exigem populações normalmente distribuídas, constituindo este fato uma vantagem sobre os métodos paramétricos. II. Quando as exigências sobre as distribuições populacionais são satisfeitas, os testes não paramétricos são, em geral, mais eficientes do que os seus correspondentes paramétricos. III. Pode-se aplicar um teste paramétrico de análise de variância ou um teste não paramétrico de Kruskal-Wallis quando é requerido o estudo de várias amostras independentes e provenientes de populações normalmente distribuídas.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:
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I. Usar a equação de regressão para predições, mesmo que o gráfico da reta de regressão no diagrama de dispersão não indicar que a reta de regressão se ajusta aos dados de maneira razoavelmente boa. II. Usar a equação de regressão para predições apenas se o coeficiente de correlação linear r indicar que há uma correlação linear entre as duas variáveis. III. Usar a equação de regressão para predições apenas se os dados não forem muito além do alcance dos dados amostrais disponíveis.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:
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I. O valor do Coeficiente de Correlação Linear r não muda se os valores de qualquer das variáveis forem convertidos para uma escala diferente. II. A escolha de qual das variáveis será X e qual será Y afeta consideravelmente o valor do Coeficiente de Correlação Linear r. III. O Coeficiente de Correlação Linear r mede a intensidade de uma relação, no entanto não foi planejado para medir a intensidade de uma relação que não seja linear.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:
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