Questões de Concurso sobre Outros Testes

Em estatística, parâmetro pode ser uma quantidade desconhecida da população-alvo, à qual não se tem acesso diretamente, mas que se deseja estimar ou a respeito da qual se deseja avaliar hipóteses.

os testes com base em permutação.

A estimação de intervalos de confiança para a variância de uma distribuição normal, em testes de hipóteses, emprega a distribuição

Utilizando o teste qui-quadrado a um nível de significância de 10%, observou-se que o valor crítico da distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade é inferior ao valor do qui-quadrado observado. O valor do qui-quadrado observado e a conclusão da preferência com relação às regiões, a um nível de significância de 10%, são, respectivamente,

Considere uma amostra aleatória de tamanho 4: (X, Y, Z, T) extraída de uma população normal de média μ e variância unitária. A classe de estimadores E = (K − 2) X − KY + (2 − K) Z + (K + 1) T é utilizada para estimar a média μ da população, sendo K um parâmetro real. Entre os estimadores desta classe, o mais eficiente apresenta uma variância igual a

o teste dos postos de Wilcoxon.

A estimativa pontual de máxima verossimilhança para o desvio padrão populacional é inferior a 1,5 Ohms e essa estimativa é viciada (ou tendenciosa).

Considerando que X₁, X₂, ..., X_n seja uma amostra aleatória simples de tempos de duração de determinado processo administrativo, em que cada tempo X siga uma distribuição cuja função de densidade de probabilidade seja expressa por f(x) = [2/$\pi$]^1/2 × a^3/2 × x² × exp[-(1/2)ax²], em que x > 0 e a é um parâmetro positivo, desconhecido, descreva a ideia básica do método de máxima verossimilhança. Ao elaborar seu texto,

▶ determine um estimador de momentos para o parâmetro a;

▶ determine o estimador de máxima verossimilhança para o parâmetro a;

▶ compare o estimador de momentos com o de máxima verossimilhança com relação às suas propriedades estatísticas.

O teste de Wilcoxon é o equivalente não paramétrico do teste t-Student para comparação de duas médias, e o teste de Kruskal-Wallis é o equivalente não paramétrico da análise de variâncias para um fator.

Um intervalo de confiança de 95% para essa estimativa é dado por [380,4; 419,6].

Considere que X₁, X₂, ..., X₅₀₀ são as rendas a serem observadas por amostragem aleatória estratificada com alocação proporcional. Nessa situação, é correto afirmar que a média aritmética é um estimador não tendencioso da renda média mensal dessa população de consumidores.

Seja X uma variável aleatória normalmente distribuída representando o salário dos empregados em um determinado ramo de atividade. Uma amostra aleatória de 100 empregados foi selecionada e apurou-se um intervalo de confiança de 95% para a média de X como sendo [760,80; 839,20], supondo a população de tamanho infinito e sabendo-se que o desvio padrão populacional é igual a R$ 200,00. Caso o tamanho da amostra tivesse sido de 1.600 e obtendo-se a mesma média anterior, o intervalo de confiança de 95% apresentaria uma amplitude igual a

A estimativa pontual para o tempo médio : foi superior a 500 horas.

Considere que uma amostra aleatória simples de 200 consumidores será retirada do estrato formado pelos consumidores que preferem a marca B. Nessa situação, é correto afirmar que o erro padrão do estimador para a renda média mensal dos consumidores desse estrato é inferior a R$ 20,00.