Questões de Concurso sobre Distribuição Qui-Quadrado e Testes de Hipóteses

H₀: Tratamento e resposta apresentam dependência.

H₁: Não há dependência entre tratamento e resposta.

H₀: Tratamento está associado com as melhores respostas.

H₁: Tratamento está associado com as piores respostas.

H₀: Tratamento e resposta são correlacionados negativamente.

H₁: Tratamento e resposta são correlacionados positivamente.

H₀: Tratamento e resposta são independentes.

H₁: Há dependência entre tratamento e resposta.

O teste de hipóteses mais adequado a ser usado é o teste t-Student para comparação de duas médias populacionais com variâncias iguais e desconhecidas. A estatística do teste terá distribuição t-Student com n₁ + n₂ - 2 graus de liberdade. A estatística do teste pode ser calculada usando a informação E(x) = Var(X) = λ que e, portanto T = 0,54.

As hipóteses a serem testadas são  H_o: ζ = 0 versus H₁ : ζ  ≠ 0 em que ζ = λ ₂ - 2 λ₁. O teste mais adequado nesse caso é o teste Wald e sua estatística do teste:  terá distribuição qui-quadrado com 2 graus de liberdade . Pela aplicação do método Delta, pode-se calcular a estatística do teste que é igual a W = 0,19.

O teste de hipóteses mais adequado a ser usado é o teste t-Student para comparação de duas médias populacionais com variâncias diferentes e desconhecidas. A estatística do teste em que S_p é o desvio padrão ponderado e T terá distribuição t-Student com n₁ + n₂+ - 2 graus de liberdade. A estatística do teste pode ser calculada usando a informação que E(X) = Var(X) = λ e, portanto T = 1,78.

As hipóteses a serem testadas são H_o:ζ = 0 versus H₁ : ζ  ≠ 0 em que ζ = λ₂ - 2λ₁ . O teste de hipóteses mais adequado nesse caso é o teste Wald, com estatística do teste dada por  que segue distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade .Usando o método Delta, pode-se estimar  e então calcular a estatística do teste W = 2,05.

a média de quadrados fora das amostras.

soma média de quadrados.

uma distribuição de probabilidades do tipo DeMoivre-Laplace-Gauss.

a média de quadrados dentro das amostras.

uma distribuição quiquadrado.

Normal Padrão.

Normal com média 0 e desvio σ

Qui-quadrado com n graus de liberdade.

Qui-quadrado com (n-1) graus de liberdade.

É um teste usado como forma de comparação entre amostras, que visa estabelecer a existência de diferença significativa entre elas. É executado calculando as variâncias envolvidas no experimento e dividindo a maior pela soma de todas as outras.

É usado para determinar se duas distribuições de probabilidade subjacentes diferem uma da outra ou se uma das distribuições de probabilidade subjacentes difere da distribuição em hipótese, em qualquer dos casos com base em amostras finitas.

É a técnica estatística que permite verificar se existe uma diferença significativa entre as médias e se os fatores exercem influência em alguma variável dependente.

É um teste de significância que é empregado quando se deseja saber se a frequência que um determinado acontecimento é observado em uma amostra se desvia, significativamente ou não, da frequência com que ele é esperado.

É usado para determinar se um conjunto de dados de uma dada variável aleatória é bem modelada por uma distribuição normal ou não, ou para calcular a probabilidade de a variável aleatória subjacente estar normalmente distribuída.

2,7.

3,84.

4,6.

5,99.

6,06.

A principal medida de tendência central é a moda, que indica exatamente o valor central de uma amostra de dados.

A média aritmética simples, mediana e moda são medidas de tendência central.

O teste de Qui-Quadrado é o mais usual para avaliar o grau de interação entre as medidas de tendência central.

Desvio-padrão, variância e coeficiente de correlação são medidas de tendência central.

A mediana é uma medida de tendência central e é obtida somando-se todos os números dessa sequência e dividindo pela quantidade de números que a sequência possui.