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O preenchimento automático de garrafas de água de uma determinada marca segue o modelo de distribuição normal com média μ = 500 ml e desvio padrão de 20 mL. Em uma amostra de 4 garrafas, foi encontrado o volume médio de 485 mL. Aplicando-se o teste de hipótese:
1% de significância.
3% de significância, mas não com 1% de significância.
5% de significância, mas não com 3% de significância.
7% de significância, mas não com 10% de significância.
7% de significância, mas não com 5% de significância.
Uma empresa de prestação de serviços de coleta de entulhos resolveu estudar a distribuição de quebras de seus caminhões na primeira semana do mês de julho. Foram observadas 35 quebras no total, distribuídas conforme tabela a seguir:

O diretor da empresa acreditava que a frequência de quebras era similar nos dias da semana. Selecione a alternativa correta quanto à conclusão do teste de hipóteses sobre a crença do diretor da empresa.
Dados: (Fixar α=5%
=9,488 t4;0,05 =2,776
tcal=10, portanto há evidências de que as frequências não são similares nos dias da semana.
tcal=10, portanto não há evidências de que as frequências sejam similares nos dias da semana.
X²obs=10, portanto não há evidências de que as frequências não são similares nos dias da semana.
X²obs=10, portanto há evidências de que as frequências não são similares nos dias da semana.
X²obs=10, portanto não há evidências de que as frequências sejam similares nos dias da semana.
Em duas pesquisas independentes sobre educação em um município foram selecionados aleatoriamente alunos de quinto ano do ensino fundamental de todas escolas do município para realizarem provas de sondagem (as provas são identicas nas duas pesquisas). A média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova de uma pesquisa foi 6,6, enquanto que a média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova da outra pesquisa foi 5,4.
O seguinte teste de hipótese foi desenhado:
Hipótese H0: A média da população é igual a 6,6.
Hipótese H1: A média da população é igual a 5,4.
Serão aleatoriamente selecionadas 10 provas e calculada a média X dessas 10 provas.
Se X > 6 será aceita a hipótese H0, caso contrário, será rejeitada a hipótese H0.
Foi calculado que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO I é de 5,3%, e que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO II é de 4,3%.
Ao realizar o teste de hipóteses acima, se encontrou X = 6,2.
Analise a frase abaixo a respeito do experimento e do teste de hipóteses:
Devemos …………………… que a média da população é 6,6, mas temos ……… de probabilidade de estarmos …………………… .
Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas do texto.
rejeitar • 4,3% • corretos
rejeitar • 4,3% • errados
aceitar • 4,3% • corretos
aceitar • 4,3% • errados
aceitar • 5,3% • errados

Um fabricante de lâmpadas afirma que suas lâmpadas possuem uma duração média de 3000 horas. O desvio padrão do processo de fabricação é de 1200 horas. O setor de qualidade dessa fábrica extraiu uma amostra aleatória de 36 lâmpadas e obteve 2500 horas de duração média(X). Ao efetuar o teste estatístico a 1 % de significância, para a hipótese de que µo = 3000 contra µo ≠ 3000, verificou-se que

não se pode rejeitar H0, pois a estatística teste pertence à região crítica.
não se pode rejeitar H0, pois a estatística teste pertence à região de aceitação.
rejeita-se H0, pois a estatística teste não pertence à região crítica.
rejeita-se H0, pois a estatística teste pertence à região de aceitação.
rejeita-se H0, pois a estatística teste pertence à região crítica.

É correto afirmar que H0
Considere uma pesquisa feita junto a uma amostra de pessoas representativas da população brasileira. Foi questionado e cada pessoa informou o seu salário. Após a coleta dos dados, a média amostral foi igual a R$ 1000.
De posse desse indicador e de sua variância amostral, o instituto de pesquisa realiza um teste de hipóteses para averiguar se a média da população brasileira é igual a R$ 1100.
O par de valores que levaria o instituto a rejeitar a hipótese colocada é:
P-valor=1% e nível de significância de 0,1%.
P-valor=10% e nível de significância de 1%.
P-valor=2% e nível de significância de 1%.
P-valor=100% e nível de significância de 200%.
P-valor=5% e nível de significância de 10%
Uma política de geração de renda prometeu elevar a renda per capita da população de determinada região a R$ 5.000,00. Após a implementação de tal política, uma pesquisa feita com 25 famílias constatou uma renda per capita média de R$ 6.000,00, com um desvio-padrão amostral de R$ 2.500,00.
Ao nível de significância de 5%, constata-se que a política de geração de renda
Um estatístico necessita verificar se o peso por m2 do papel A4 que está sendo fornecido está de acordo com a especificação de pelo menos 75g/m2. Assim, tomou uma amostra aleatória de tamanho n = 5 com observações: 77, 77, 77, 76, 78. Testando a hipótese nula de que o papel fornecido obedece, na média, à especificação, e assumindo que as observações são independentes e com distribuição Normal, o estatístico obteve para a estatística do teste o valor
2,10314.
2,10531.
5,32135.
5,41563.
6,32456.
Da receita dos municípios da região sul de determinado país, afirma-se que, em média, 8% são gastos com saúde. Desejandose provar tal afirmação planejou-se um teste de hipóteses sobre a variável aleatória X, que representa a porcentagem dos gastos com saúde desses municípios relativamente às suas receitas. Supondo que X é uma variável com distribuição normal com média μ e desvio padrão de 2%, selecionou-se uma amostra aleatória de 400 desses municípios, e se considerou testar a hipótese nula μ = 8% versus a hipótese alternativa μ < 8% ao nível de significância de 2%. Supondo que a população de onde a amostra é proveniente é de tamanho infinito, o menor valor encontrado para a média amostral, tal que a hipótese nula não seja rejeitada é, em porcentagem, igual a
7,795.
6,950.
7,850.
7,750.
7,995.
O objetivo de um Teste de Hipótese consiste em verificar se são verdadeiras as afirmações sobre os parâmetros de uma população. Com relação aos Testes de Hipóteses, é correto afirmar:
quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é diferente de um valor numérico se está diante de um teste bilateral superior.
quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é maior do que um valor numérico se está diante de um teste unilateral superior.
quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é menor do que um valor numérico se está diante de um teste unilateral superior.
nos Testes de Hipótese a Hipótese nula é considerada falsa, a menos que se prove o contrário.
quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é maior do que um valor numérico se está diante de um teste unilateral inferior.
Suponha que você quer comparar o consumo de combustível de carros americanos (1), coreanos (2) e japoneses (3) e obteve os resultados de um delineamento com modelo Yij = μ + αi + εij , onde i = 1, 2, 3 e j = 1, 2, ..., n com os parâmetros: μ média geral, αi i = 1, 2, 3 efeito do nível i do fator (origem do carro) e εij o erro aleatório da observação do consumo do carro j no nível i. Então, para testar a hipótese nula H0 : μ1 = μ2 = μ3 (na média, os carros de origem diferentes são iguais no consumo), a técnica estatística adequada e as condições necessárias à sua aplicação são
análise de Variância, se os erros εij forem independentes com distribuição Gaussiana (Normal) e com variância constante.
teste de Kruskal-Wallis, se os erros εij forem independentes com distribuição Gaussiana (Normal) e com variância constante.
teste “t” de Student, se os erros εij forem independentes com distribuição Gaussiana (Normal) e com variância constante.
análise de Variância, se os erros εij forem independentes com distribuição contínua e com heterocedasticidade.
análise de Variância, se os erros εij forem independentes com distribuição discreta e com heterocedasticidade.
Para um teste de hipóteses unilateral para comparação de médias de populações normalmente distribuídas com a mesma variância , em que
H0 : μ=μ0 versus H0 : μ=μ1
e α e β são probabilidades de cometer os erros do tipo I e tipo II, respectivamente. O tamanho de amostra n requerida para esse caso é:
(Z - quantis da distribuição normal com relação a α e β).






O teste “t” de Student pode ser usado na comparação das médias de dois grupos. Tomase uma amostra de cada grupo, calculam-se as médias amostrais, os desvios padrões amostrais e a estatística do teste. Mas existem três condições para que a aplicação desse teste esteja rigorosamente correta. Essas condições são:
independência entre as amostras, distribuição “t” para as observações e variâncias diferentes.
amostras correlacionadas, distribuição “t” para as observações e variâncias iguais.
amostras correlacionadas, distribuição “t” para as observações e variâncias diferentes.
independência entre as amostras, distribuição normal (Gaussiana) para as observações e homocedasticidade.
independência entre as amostras, distribuição normal (Gaussiana) para as observações e heterodasticidade.
Um auditor deseja saber se o valor médio de todas as contas a receber de uma empresa é de R$ 260,00. Para tanto ele realiza um teste de hipóteses bilateral. O auditor retira uma amostra aleatória de 36 contas a receber e obtém como estimativa para o desvio-padrão populacional R$ 36,00. Além disso, o auditor estabelece os valores críticos para esse teste de hipóteses, a saber: se a média amostral for inferior a R$ 248,00 ou superior a R$ 272,00, ele rejeita a hipótese nula; caso contrário ele não terá evidências sufi cientes para rejeitar a hipótese nula. Como a amostra retirada pelo auditor é maior do que 30 contas, ele utilizou como estatística de teste a variável normal padronizada. O auditor sabe que, em uma distribuição normal padronizada, 95% das observações encontram-se, aproximadamente, entre 2 desvios-padrão. Desse modo, pode-se corretamente afirmar que:
Ho: x̅ = 0 e o nível de significância é aproximadamente 5%.
Ho: μ = 0 e a região de aceitação equivale, exatamente, a 2 desvios-padrão
Ho: x̅ = 0 e a região de aceitação equivale, exatamente, a 2 desvios-padrão.
Ho: x̅ = 0 e a região de rejeição equivale, aproximadamente, a 2 desvios-padrão.
Ho: μ = 0 e a região de aceitação equivale, aproximadamente, a 2 desvios-padrão.
A enfermeira que tem a função de fazer as compras para um hospital deseja verificar se o tubo que é rosqueado em certo equipamento tem realmente o diâmetro informado pelo fabricante, ou seja, μ0 = 3,0 cm. Então, ela mede os diâmetros dos tubos de último lote adquirido com n = 16 tubos e obtém a média amostral x = 2,98 cm, o desvio padrão s = 0,2 cm e a mediana η = 2,975. Ela, antes, aplica o teste estatístico de Shapiro-Wilk para verificar se os dados amostrais seguem a distribuição normal (Gaussiana) e aceita a Gaussianidade dos dados. Assim, considerando como referência o valor crítico de 5%, é correto afirmar que
a estatística do teste “t” é t = -0,7 com valor-p igual a p = 0,347 e a enfermeira aceita a hipótese nula de que a média é 2,98 cm.
a estatística do teste “t” é t = -0,95 com valor-p igual a p = 0,347 e a enfermeira aceita a hipótese nula de que a média é 2,98 cm.
a estatística do teste “t” é t = -0,1 com valor-p igual a p = 0,347 e a enfermeira aceita a hipótese nula de que a média é 2,98 cm.
a estatística do teste “t” é t = -0,4 com valor-p igual a p = 0,347 e a enfermeira aceita a hipótese nula de que a média é 2,98 cm.
a estatística do teste “t” é t = -0,10 com valor-p igual a p = 0,347 e a enfermeira rejeita a hipótese nula de que a média é 2,98 cm.
