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Um hospital está preocupado com a quantidade de atendimento aos acidentados de trabalho. Sabe-se que o tempo do atendimento dos acidentes de trabalho tem uma distribuição normal com desvio padrão de 24 horas/homens por semana. Para uma analise detalhada, tomou-se uma amostra de 16 hospitais e observaram-se, para essa amostra, os seguintes números de horas/homem atendidos nos acidentes de trabalho:
IC (2,4 ; 58,83); o hospital deve preocupar-se com os atendimentos de horas/homens.
IC (12 ; 58,83); o hospital não deve preocupar-se com os atendimentos de horas/homens.
IC (0,24 ; 11,76); o hospital não deve preocupar-se com os atendimentos de horas/homens.
IC (2,4 ; 11,76 ); o hospital deve preocupar-se com os atendimentos de horas/homens.
IC ( 0,24 ; 58,83); o hospital não deve preocupar-se com os atendimentos de horas/homens.

[65,10% ; 74,90%].
[66,08% ; 73,92%].
[67,06% ; 72,94%].
[68,04% ; 71,96%].
[69,02% ; 70,98%].

O teste pode ser usado para testar a independência entre as variáveis “teste 1” e “teste 2”.
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A substituição de (b - c)2 por (b - c)2 - 0,5 na estatística do teste foi proposta por Yates como uma correção de continuidade.
A estatística do teste tem distribuição qui-quadrado com 4 graus de liberdade.



rejeitará H0 e r = 2.
não rejeitará H0 e r = 2.
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Uma amostra aleatória de 100 funcionários de uma autarquia aponta que 25% dos funcionários consultados não são favoráveis á mudança da sede do clube para outra localidade. Qual deve ser tamanho da amostra, caso se queira com um nível de confiança de 95%, que a estimativa para a proporção populacional (verdadeira) de funcionários desfavoráveis a mudança, não defira em mais que 1%? Considere z = 2.
570.
75.
750.
7500.
Com relação a intervalo de confiança e intervalo de credibilidade, é correto afirmar que, se I = [a; b] for um intervalo de
confiança para o parâmetro θ, então esse parâmetro é uma variável aleatória.
confiança para o parâmetro θ de nível 1 - α, então a probabilidade do verdadeiro valor do parâmetro estar fora do intervalo é igual a α.
credibilidade para o parâmetro θ, então esse parâmetro é uma variável aleatória.




400.
441.
529.
625.
729.
Um engenheiro quer estimar o tempo médio de secagem de uma mistura de cimento usada para tapar buracos numa rodovia. O tempo médio, em minutos, de secagem observado para uma amostra aleatória de 36 buracos foi de 21 minutos, com uma variância de S2 = 4. Qual o intervalo de confiança de 95% para o tempo médio de secagem dos buracos? Dados: t29gl = 2,02 ztab =1,96
[20,89 ; 21,10].
[20,32 ; 21,67].
[20,34 ; 21,65].
[19,93 ; 22,30].
Considere que, ao observar o tempo de taxiamento dos aviões até a cabeceira da pista de um grande aeroporto, um especialista tenha observado que esse tempo seguia uma distribuição normal com intervalo de 95 % de confiança para a média, dado por [5, 25] minutos. Nessa situação, o tempo de taxiamento mais comum para tal cabeceira será de 15 minutos.
Os 10 elementos de uma amostra aleatória correspondentes a uma variável aleatória X apresentaram valores diferentes e foram colocados em ordem crescente. O intervalo de confiança [m,n], em que m é o segundo elemento deste conjunto e n o nono elemento, é um intervalo de confiança da mediana de X. O nível de confiança deste intervalo é de
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Em uma empresa com 1.025 funcionários, verifica-se que os salários de seus empregados apresentam uma distribuição normal com um desvio padrão de R$ 160,00. Selecionando aleatoriamente, sem reposição, 400 destes funcionários, obteve-se um intervalo de confiança de 95% para a média da população dos salários. Considerando na curva normal padrão Z a probabilidade P(Z > 1,96) = 0,025, a amplitude deste intervalo é igual a
R$ 12,25.
R$ 24,50.
R$ 36,75.
R$ 49,00.
R$ 61,25.
Em um teste de hipóteses para se comparar duas médias amostrais, o tamanho amostral é um fator importante, pois, à medida que o tamanho da amostra aumenta, a probabilidade do erro de tipo I (nível de significância do teste) tende a diminuir.
Considere a amostra aleatória de tamanho n = 4, [20, 25, 24, 22], obtida de uma distribuição N(μ, σ2). Nesse caso, as estimativas UMVU (Estimador não viciado de variância uniformemente mínima) e EMV (Estimador de Máxima Verossimilhança) dos parâmetros μ e σ2 são, respectivamente:
22,50 – 22,75 – 4,91667 – 3,6875
22,75 – 23,00 – 4,91667 – 4,8161
23,00 – 22,75 – 4,8161 – 4,91667
22,75 – 22,75 – 4,91667 – 3,6875
22,50 – 22,50 – 4,91667 – 3,6875
O tamanho de uma população normalmente distribuída, com um desvio padrão populacional igual a 128, é igual a 1025. Uma amostra aleatória de tamanho 64 é extraída, sem reposição, desta população. Com base nesta amostra e considerando que na distribuição normal padrão (Z) a probabilidade P(Z > 1,96) = 0,025, obteve-se um intervalo de confiança de 95% com uma amplitude igual a
30,38.
60,76.
91,14.
121,52.
182,28.

Se o modelo for heterocedástico, então SQR* será pequeno, fazendo que a estatística do teste tenha um valor baixo.
Se o modelo for heterocedástico, então SQR* será muito maior que SQE, fazendo que a estatística do teste tenha um valor alto.
A sensibilidade do teste para detectar heterocedasticidade não depende do tamanho amostral.
Se o modelo for homocedástico, então SQR* será muito maior que SQE, fazendo que a estatística do teste tenha um valor alto.
A heterocedasticidade é a propriedade dos modelos de regressão cujas observações amostrais são independentes.
O teste de Durbin-Watson poderá ser usado para medir a correlação serial dos resíduos de uma regressão linear simples.
Seja Xi: i = 1,... ,n uma variável aleatória que segue um modelo Normal com média μ e variância σ². Nessa situação, os estimadores (ou estimativas caso calculados com uma amostra observada) de máxima verossimilhança para μ e σ² são respectivamente:





Considere que uma amostra aleatória tenha sido retirada de uma distribuição normal com média 0 e variância 4, e que o tamanho dessa amostra tenha sido superior a 64 unidades amostrais. Suponha também que P(!2 < Z < 2) seja igual a 0,95, em que Z representa a distribuição normal padrão. Com base nessas informações, a amplitude do intervalo de 95% de confiança para a média populacional será igual ou inferior a 1.