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O peso de pacotes de café é uma variável aleatória X : N (μ, σ2). Uma máquina de encher pacotes de café está regulada para fazê-lo com μ = 500 g e σ2 = 100 g2. Com o objetivo de manter sob controle a variabilidade do produto, a cada 30 minutos uma amostra aleatória de alguns pacotes é selecionada e testa-se se a variabilidade está controlada. Assim, desejando-se testar H0 : σ2 = 100 contra σ2 ≠ 100 toma-se uma amostra de n = 16 pacotes de café e observa-se para a variância amostral o valor 160 g2. O valor observado da estatística apropriada ao teste é
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Considere o seguinte teorema: Se X1, X2 , ..., Xn for uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, cada uma tendo média e variância
então a distribuição formada por
tende para a distribuição normal padrão, quando
. Na situação em questão, assumindo-se que n = 1.000 seja grande o suficiente, é correto afirmar que o referido teorema dá o embasamento probabilístico para a utilização de um teste para a hipótese alternativa H1
< 15.
Considere um teste estatístico envolvendo uma população normalmente distribuída em que se deseja testar, com relação a um parâmetro da distribuição, a hipótese nula (H0) contra a hipótese alternativa (H1), ao nível de significância α. Seja β a probabilidade de aceitar H0 quando H0 for falsa. Então,
β corresponde ao erro tipo I ou erro de primeira espécie.
α > β.
α = 1− β.
a região crítica do teste é determinada em função de β.
corresponde à probabilidade de rejeitar H0 quando H0 for verdadeira.
Considerando que a regra de decisão do teste, para determinado nível de significância, fosse "rejeitar H0 caso o percentual de clientes satisfeitos na amostra seja igual ou superior a 81%", e que o percentual populacional na realidade fosse igual a 90%, então o poder do teste seria superior a 0,99.
Os modelos 4, 5 e 6 na tabela são de Soate, Husch e Meyer, respectivamente.
Se a média verdadeira for μ = 19,6, então, para uma probabilidade do erro do tipo I fixada em 4,5%, o valor da função característica de operação do teste será superior a 0,98.
Certo
Errado
Na análise de modelos matemáticos para a estimativa de volume, o melhor modelo, além da análise gráfica dos resíduos, deverá apresentar o menor coeficiente de determinação ajustado (R 2 ) e o mais baixo valor para o erro padrão da estimativa.
Se o nível de significância do teste t for fixado em 1%, então a hipótese nula não será rejeitada.
Em relação a Testes de Hipóteses sabe-se que:
I. A inferência estatística tem 100% de certeza de estar correta.
II. Existem dois tipos de erros: Erro tipo I e o Erro tipo II.
III. A probabilidade do Erro tipo II é igual a ß, considera-se que (1- ß) é o poder do teste.
Considerando as assertivas acima, pode-se afirmar que:
Apenas I e II são verdadeiras.
Todas são verdadeiras.
Apenas I e III são verdadeiras.
Apenas II e III são verdadeiras.
Os lucros brutos anuais das empresas de um determinado ramo de atividade apresentam uma distribuição normal com média μ e variância populacional σ2 desconhecidas. A partir de uma amostra aleatória de tamanho 25 da população considerada de tamanho infinito, deseja-se testar a hipótese H0: μ = 20 milhões de reais contra a alternativa H1: μ > 20 milhões de reais, com a realização do teste t de Student. A média e o desvio padrão da amostra são iguais a 23 e 8, respectivamente, em milhões de reais. Seja tc o valor calculado correspondente para comparar com o valor tabelado tt da distribuição t de Student, com n graus de liberdade, ao nível de significância α. Então, é correto afirmar que
H0 não será rejeitada, ao nível de significância α, se tt > 1,875 com n = 24.
Se H0 foi rejeitada, ao nível de significância α, tem-se que tt > 9,375 com n = 24.
Se H0 foi rejeitada, ao nível de significância α, então para um nível de significância superior a α H0 não seria rejeitada.
1,875 < tc < 9,375 e n = 23.
tc = 9,375 e n = 23.
Da Teoria de Testes de Hipóteses sabe-se que:
I. O nível de significância () é a chance de errar ao decidir pela hipótese H0.
II. Quanto maior o nível de significância menos confiáveis serão os resultados da inferência estatística.
Considerando as assertivas acima, pode-se afirmar que:
Somente a I é verdadeira.
Ambas são falsas.
Somente a II é verdadeira.
Ambas são verdadeiras.
Os modelos 1, 2 e 3 na tabela são de Naslund, de Schumacher-Hall e de Spurr, respectivamente.
Considerando o teste de hipóteses H0 : μB < 14 versus HA : μB > 14, em que μB representa a quantidade média de irregularidades encontradas na população de processos do tipo B, a hipótese nula (H0) não é rejeitada quando o nível de significância do teste for igual a 1%.
Certo
Errado
O p-valor correspondente ao teste de hipóteses H0: μI = μII versus HA: μI = μII, é inferior a 4,8% e a hipótese nula não é rejeitada quando o nível de significância for igual ou superior a 5%.
Certo
Errado
O nível descritivo do teste é superior a 1%.
Em uma cidade é realizada uma pesquisa sobre a preferência dos eleitores com relação a um determinado candidato, que afirma ter 60% da preferência. Uma amostra aleatória de tamanho 600 foi extraída da população, considerada de tamanho infinito, sendo que 330 eleitores manifestaram sua preferência pelo candidato. Com base nesta amostra, deseja-se testar a hipótese H0 : p = 60% (hipótese nula) contra H1 : p ≠ 60% (hipótese alternativa), em que p é a proporção dos eleitores que têm preferência pelo candidato. Para a análise considerou-se normal a distribuição amostral da frequência relativa dos eleitores que têm preferência pelo candidato e que na distribuição normal padrão Z a probabilidade P(|Z| ≤ 1,96) = 95% e P(|Z| ≤ 2,58) = 99%. A conclusão é que H0
não é rejeitada tanto ao nível de significância de 1% como ao nível de significância de 5%.
é rejeitada ao nível de significância de 5%.
é rejeitada ao nível de significância de 1%.
não é rejeitada para algum nível de significância superior a 5%.
é rejeitada para algum nível de significância inferior a 1%.
O gerente de produção de uma grande fábrica de farinha garante à sua rede de atacadistas que cada pacote produzido não contém menos de 1 kg de farinha. Um comprador desconfiado extrai uma amostra aleatória de 25 pacotes e encontra para esta amostra uma média m, em kg, e uma variância de 0,04 (kg)2. Supondo que a quantidade de farinha em cada pacote apresente uma distribuição normal com média μ e variância σ2 desconhecida, deseja-se saber se o gerente tem razão a um nível de significância de 5% com a realização do teste t de Student. Seja H0 a hipótese nula do teste (μ = 1 kg), H1 a hipótese alternativa (μ < 1 kg) e t o valor do quantil da distribuição t de Student tal que P(|t| ≥ 1,71) = 0,05, tanto para 24 como para 25 graus de liberdade. Sabendo-se que H0 foi rejeitada, então o valor encontrado para m foi, no máximo,
0,8584 kg.
0,8950 kg.
0,9316 kg.
0,9589 kg.
0,9863 kg.
Foi realizado um estudo para verificar se havia diferença no crescimento capilar após o uso de um novo estimulante, segundo o tipo de cabelo. Um total de 300 pessoas foram divididas em 3 grupos segundo seus tipos de cabelo classificados como liso, crespo e ondulado. Assumindo que o comprimento do cabelo segue uma distribuição Normal e que os grupos têm variâncias iguais, o teste de hipótese adequado seria a/o
Teste t’Student.
Teste Kruskal-Walis.
Teste Normal.
Análise de Variância.
Teste qui-quadrado.