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Ano: 2025Banca: IMPARHOrganização: CGM de Fortaleza - CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Testes de Hipóteses Paramétricos
Em testes de hipóteses, rejeitar a hipótese nula significa:
Ano: 2023Banca: IV - UFGOrganização: UFNTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Modelos Lineares
Três setores (A, B e C) de uma universidade utilizam
análises estatísticas. Para quantificar o conhecimento dos
servidores sobre o assunto, foi aplicado um teste. No setor
A, 11 servidores realizaram o teste, no setor B, 10 e no setor
C, 7 servidores. Com o objetivo de comparar se a média dos
escores obtidos pelos três setores são iguais realiza-se uma
análise de variância (ANOVA). Considerando que a soma
dos quadrados entre os setores é 600 e a soma dos
quadrados total é 1.350, qual é o valor da estatística do
teste?
Ano: 2023Banca: IDECANOrganização: DER-ESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Modelos Lineares
Os testes estatísticos podem ser divididos em dois grandes
grupos, conforme fundamentam ou não os seus cálculos
na premissa de que a distribuição de frequências dos erros
amostrais é normal, as variâncias são homogêneas, os efeitos
dos fatores de variação são aditivos e os erros independentes.
Se tudo isso ocorrer, é muito provável que a amostra seja
aceitavelmente simétrica, terá com certeza apenas um ponto
máximo, centrado no intervalo de classe onde está a média da
distribuição, e o seu histograma de frequências terá um contorno
que seguirá aproximadamente o desenho em forma de sino da
curva normal. O cumprimento desses requisitos condiciona,
pois, a primeira escolha do pesquisador, uma vez que, se
forem preenchidos, ele poderá utilizar a estatística paramétrica,
cujos testes são, em geral, mais poderosos do que os da nãoparamétrica, e, consequentemente, devem ter a preferência do
investigador, quando o seu emprego for permitido. Sobre o tema
apresentado, indique a afirmativa correta.
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Modelos Lineares
Tendo como referência os testes de hipóteses, que são ferramentas auxiliares nas tomadas de decisão acerca de uma ou mais populações com base nas informações obtidas da amostra, julgue o item seguinte.
Considere-se que, em um teste de hipótese para a análise do
funcionamento de determinada máquina, seja admitido como
hipótese nula o fato de a referida máquina estar funcionando
perfeitamente. Nesse caso, se houver a ocorrência de um erro
do tipo I, então a máquina não estará funcionando
adequadamente.
Ano: 2024Banca: Instituto AccessOrganização: BanestesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Modelos Lineares
Qual dos testes abaixo não é considerado não paramétrico?
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TJ-APDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Coeficiente de Determinação e Ajustado | Testes de Hipóteses Paramétricos | Modelos Lineares
Para testar a significância de um conjunto de parâmetros do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Análise de Resíduos | Modelos Lineares
Texto associado
Um modelo de regressão linear simples é especificado
como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2.
Para estimadores a' e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para
observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra
aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de
regressão linear simples, obteve-se:
• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e
• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,
em que my é a média amostral de Y.
Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.
Se a correlação amostral entre os resíduos, ε'i , e Xi é igual a zero, isso indica que o modelo está bem especificado.
Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: DATAPREVDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Modelos Lineares
Um estudo estatístico foi realizado para testar a hipótese nula H0: µ ≤ 37 contra a hipótese alternativa H1: µ > 37, em que µ denota a média populacional. Nesse estudo, que foi efetuado mediante amostragem aleatória simples de tamanho n = 30, obteve-se uma média amostral igual a 38 e variância amostral igual a 750.
Com base nessa situação hipotética, e supondo que a população siga uma distribuição normal, julgue o seguinte item, sabendo que P ( T > 1,7) = 0,05, em que t segue uma distribuição t de Student com 29 graus de liberdade.
Se o nível de significância do teste for igual a 5%, então não haverá evidências estatísticas contra a hipótese nula, mesmo que a média amostral seja superior a 37.
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Modelos Lineares
Tendo como referência os testes de hipóteses, que são ferramentas auxiliares nas tomadas de decisão acerca de uma ou mais populações com base nas informações obtidas da amostra, julgue o item seguinte.
Considerando-se, para certa hipótese, que a distribuição amostral de uma estatística S seja normal, com média µS e desvio padrão σS, então, caso se verifique, para a única amostra aleatória, que o escore z dessa estatística esteja fora do intervalo de –1,96 a 1,96, e se o tamanho desse teste bilateral for α = 5%, é correto concluir que z difere significativamente do que se pode esperar para essa hipótese, pois está fora da região de aceitação da hipótese.
Ano: 2023Banca: SELECONOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Paramétrica | Modelos Lineares | Testes de Hipóteses Paramétricos
Observe o modelo de regressão linear simples, em que
β0
e β1
são parâmetros do modelo e ε é o erro aleatório:
y = β0
+ β1
x1
+ ε
Nesse caso, o parâmetro β1
corresponde: