Questões de Concurso
Sobre distribuição qui-quadrado em estatística
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Ao realizar um teste de hipóteses para a média de uma população com amostras pequenas (n < 30) e desvio padrão populacional desconhecido, a distribuição t de Student é a mais apropriada para construir o intervalo de confiança ou calcular o valor p. Em relação à teoria da distribuição t e sua aplicação, julgue os itens a seguir:
I. A estatística de teste 
segue exatamente uma
distribuição t de Student com n − 1 graus de liberdade
se a população for normal. Se a população não for
normal, mas for simétrica e com curtose moderada, o
teste t ainda é razoavelmente robusto para amostras
pequenas.
II. A distribuição t de Student tem caudas mais pesadas que a distribuição Normal padrão, mas à medida que os graus de liberdade aumentam, a t se aproxima da Normal. Para n ≥ 30, a diferença é geralmente considerada desprezível na prática.
III. O intervalo de confiança para a média usando a
distribuição t é dado por 
Se,
erroneamente, usássemos o quantil da Normal (Zα/2) no
lugar do t, o intervalo seria mais estreito, aumentando a
probabilidade de não conter o verdadeiro parâmetro
(cobertura abaixo do nominal).
IV. Para testar a média de uma população com amostra pequena e desvio padrão desconhecido, a distribuição Qui-quadrado (X 2) seria apropriada se o interesse fosse na variância, não na média. Já a distribuição F é usada para comparação de duas variâncias ou em ANOVA.
V. A estatística t de Student para uma amostra pode ser derivada como razão entre uma Normal padrão e a raiz quadrada de uma Qui-quadrado dividida por seus graus de liberdade, assumindo independência. Essa relação justifica o nome “t” e a forma da densidade.
Assinale a alternativa com a sequência CORRETA (V/F):
Considerando que o valor crítico para α = 0,05 é 3,84 e para α = 0,01 é 6,63, e sabendo que o teste qui-quadrado mede a discrepância entre frequências observadas e esperadas sob a hipótese de independência, é correto afirmar que
I. Ele verifica se duas variáveis categóricas são estatisticamente independentes.
II. As frequências esperadas em todas as categorias devem ser menores que 5 para garantir a validade do teste.
III. O teste baseia-se na comparação entre frequências observadas e esperadas.
IV. A hipótese nula do teste indica que as variáveis são dependentes.
Estão corretas as afirmativas:
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 ε segue uma distribuição normal, o teste de hipótese da hipótese nula que σ2 = 270 contra a alternativa de σ2 > 270 leva à rejeição da hipótese nula ao nível de significância de 5%.
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 ε segue uma distribuição normal, o teste de hipótese da hipótese nula que β = 0 contra a alternativa de β ≠ 0 leva à rejeição da hipótese nula ao nível de significância de 5%.
Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item que se segue.
Se a distribuição das variáveis aleatórias X for normal, então a distribuição amostral de (n − 1)(S2/V) seguirá uma distribuição qui-quadrado com n − 1 graus de liberdade.
Acerca de análise de dados categorizados, julgue o seguinte item.
Na análise de dados categorizados, a estatística qui-quadrado permite medir a associação linear entre duas variáveis quantitativas contínuas; quanto menor for o seu valor, maior será o grau de associação entre elas.
O método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) apresenta propriedades estatísticas que o tornam um dos métodos mais populares e eficientes de análise de regressão.
A eficiência desse método depende da validade da seguinte hipótese:
Como próximo passo, o pesquisador deve realizar um teste de independência qui-quadrado com
Qual deverá ser, aproximadamente, o valor crítico do teste qui-quadrado, a 5% de significância?
(Para esta questão, considere que, se z tem distribuição normal padrão, então p(–2<z<2) ≅ 0,95 e p(–1,6<z<1,6) ≅ 0,90.)
Em um estudo com homens com diagnóstico de câncer de pulmão, com idades entre 40 e 60 anos, foram observadas algumas variáveis. A tabela abaixo apresenta o resultado observado das variáveis Fumante e Atividade Física, extraída do SPSS. Faça o teste quiquadrado de independência e encontre o valor observado do teste.
Fumante ^ Atividade.Fisica Tabulação cruzada
Contagem
Atividade.Fisica |
Total |
|||
Moderado |
Sedentário |
|||
|
Fumante Total |
Não Sim |
32 19 51 |
31 18 49 |
63 37 100 |
O teste qui-quadrado de aderência é um teste não paramétrico usado para testar a adequabilidade de um modelo probabilístico a um conjunto de dados observados e, em sua formulação, avalia se existe uma diferença significativa entre um número observado e um número esperado de respostas em cada categoria da variável avaliada. Considere uma variável com k categorias e sejam Oi o número de casos observados na i-ésima categoria e Ei o número de casos esperados na i-ésima categoria quando suposta a adequação de um modelo probabilístico, para i=1, ..., k.
A estatística do teste qui-quadrado de aderência é dada por
Considere as seguintes afirmativas sobre o Método dos Mínimos Quadrados Ordinário:
I. O método dos mínimos quadrados consiste em adotar estimadores que minimizam a soma dos quadrados dos desvios entre valores estimados e valores observados na amostra.
II. Os resíduos são dependentes dos valores da variável preditora.
III. Há uma diferença entre o resíduo (ei) e o erro aleatório (εi). O resíduo se refere sempre ao modelo ajustado aplicado à sua amostra de ajuste. Por sua vez, o erro aleatório se refere ao modelo no âmbito da população, ou seja, Y = β0 + β1X + ε ⇒ ε = Y − (β0 + β1X) ⇒ ε = Y − E({Y}).
IV.A soma dos resíduos não é nula, ou seja, ∑ ei ≠ 0.
Assinale a alternativa CORRETA:
Considerando que o cruzamento entre duas variáveis dicotômicas, X e Y, tenha resultado na tabela precedente, julgue o item que se segue.
A estatística qui-quadrado de Pearson, referente à tabela em questão, é igual ou superior a 7.
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