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Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Definição do Método | Estatística Não Paramétrica
Texto associado
Um laboratório de química testa estatisticamente duas
amostras de rochas para determinar se elas apresentam a mesma
composição mineral. No caso, a hipótese nula é que as rochas
apresentam a mesma composição, e a hipótese alternativa é que
há diferença em algum componente. A significância do teste é
dada por α = 5%.
Em referência a essa situação hipotética, julgue o item subsequente.
O poder do teste descrito é dado por 1 - α = 95%.
Ano: 2012Banca: COPESE - UFTOrganização: DPE-TODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Definição do Método | Estatística Não Paramétrica
Um determinado teste estatístico visando comparar o tempo médio necessário, em horas, para a emissão de escrituras em dois cartórios, apresentou p-valor igual a 0,03. Assim, nos níveis de significância de 1% e 5%, respectivamente, podemos afirmar que há diferença entre os cartórios, quanto ao tempo de emissão de escrituras:
Ano: 2013Banca: FCCOrganização: TRT - 5ª Região (BA) Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Definição do Método | Teste de Cox-Stuart | Estatística Não Paramétrica
O método não paramétrico que é aplicado para situações de antes e depois de determinado teste, verificando se houve mudança
significativa entre as medições pareadas antes e depois e levando em consideração a magnitude da diferença para cada
par, denomina-se teste
Ano: 2012Banca: CESGRANRIOOrganização: InnovaDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição t de Student | Definição do Método | Estatística Não Paramétrica | Distribuições de Probabilidade
Observe as afirmações a seguir que relacionam testes estatísticos e suas aplicações para o tratamento de dados analíticos.
I - O teste t de Student serve para avaliar se dois resultados analíticos (por exemplo, dois resultados médios obtidos, cada um, de um número de réplicas) são estatisticamente iguais dentro de um nível de confiança.
II - O teste de Fisher (teste F) serve para verificar se as variâncias (precisões) de dois resultados são similares.
III - O teste Q de rejeição de resultados serve para testar a linearidade de uma faixa de resposta analítica.
Está correto APENAS o que se afirma em
I - O teste t de Student serve para avaliar se dois resultados analíticos (por exemplo, dois resultados médios obtidos, cada um, de um número de réplicas) são estatisticamente iguais dentro de um nível de confiança.
II - O teste de Fisher (teste F) serve para verificar se as variâncias (precisões) de dois resultados são similares.
III - O teste Q de rejeição de resultados serve para testar a linearidade de uma faixa de resposta analítica.
Está correto APENAS o que se afirma em
Ano: 2023Banca: NUCEPEOrganização: UESPIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Definição do Método | Teste de Kruskal-Wallis | Estatística Não Paramétrica
Com relação aos testes não paramétricos, os testes de Wilcoxon, Mann-Whitney e Kruskall
Wallis podem ser testes, respectivamente, para
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Definição do Método | Estatística Não Paramétrica
Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.
Em testes não paramétricos, a etapa de cálculo da estatística de teste geralmente apresenta uma complexidade computacional inferior à etapa de determinação do p-valor.
Ano: 2014Banca: FUNRIOOrganização: INSSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Não Paramétrica | Definição do Método
A modelagem de Box-Jenkins envolve basicamente três estágios: identificação dos modelos a serem testados, estimação dos parâmetros dos modelos e teste de adequação. No estágio de identificação, as especificações funcionais dos modelos podem ser escolhidas com base na avaliação de correlogramas obtidos a partir da série temporal que se deseja modelar. Com relação aos correlogramas são apresentadas as seguintes afirmativas:
I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.
II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.
III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.
É correto apenas o que se afirma em
I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.
II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.
III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.
É correto apenas o que se afirma em
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ABINDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Definição do Método | Estatística Não Paramétrica
Texto associado
Para dificultar o acesso de pessoas não autorizadas aos
arquivos de determinada instituição, procedeu-se à proteção desses
arquivos com senhas compostas por 3 letras minúsculas escolhidas
entre as 24 primeiras letras do alfabeto, seguidas de 6 dígitos
escolhidos entre os algarismos de 0 a 9. Além dessa senha de
arquivo, é necessário, para o acesso a documentos altamente
sigilosos, que três dos sete diretores da instituição digitem, cada um
deles, sua senha pessoal.
Considerando a situação hipotética acima, julgue os itens a seguir.
arquivos de determinada instituição, procedeu-se à proteção desses
arquivos com senhas compostas por 3 letras minúsculas escolhidas
entre as 24 primeiras letras do alfabeto, seguidas de 6 dígitos
escolhidos entre os algarismos de 0 a 9. Além dessa senha de
arquivo, é necessário, para o acesso a documentos altamente
sigilosos, que três dos sete diretores da instituição digitem, cada um
deles, sua senha pessoal.
Considerando a situação hipotética acima, julgue os itens a seguir.
Considere que um hacker tenha elaborado um software para descobrir a senha dos referidos arquivos e que esse software teste 1.000 senhas por segundo. Nessas condições, 150 dias é o tempo máximo necessário para se descobrir a senha de qualquer um dos arquivos da instituição.
Ano: 2017Banca: IBFCOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Definição do Método | Estatística Não Paramétrica
A maioria dos testes estatísticos exigem suposições
específicas sobre a população, ou populações, de
onde provém as amostras. No entanto, há muitas
situações em que não se conhece se todas as
suposições necessárias estão satisfeitas. Nesse caso,
utilizam-se os testes não paramétricos. São testes não
paramétricos, exceto:
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Não Paramétrica | Definição do Método
Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte.
Nos testes não paramétricos, são feitas poucas suposições a respeito da distribuição de probabilidade da população.