Questões de Concurso
Sobre distribuição t de student em estatística
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A respeito de uma amostra de tamanho n = 10, com os valores amostrados {0,10, 0,06, 0,10, 0,12, 0,08, 0,10, 0,05, 0,15, 0,14, 0,11}, extraídos de determinada população, julgue o item seguinte.
Para um teste Z ou t de Student bilateral (com pelo menos
9 graus de liberdade), uma estatística do teste menor que 1,5
é considerada não significativa para o nível de significância
de 5%.
No ajustamento de um modelo ARIMA(0, 0, 1) a uma série temporal com n = 50, foram obtidos os
seguintes resultados:

Então, pode-se afirmar que o valor-p p = 0,000000 correspondente ao termo de médias móveis é
obtido na distribuição t de Student para o valor
Uma regressão linear simples é expressa por Y = a + b × X + e,
em que o termo e corresponde ao erro aleatório da regressão e os
parâmetros a e b são desconhecidos e devem ser estimados a partir
de uma amostra disponível. Assumindo que a variável X é não
correlacionada com o erro e, julgue o item subsecutivo, no qual os resíduos das amostras consideradas são IID, com distribuição
normal, média zero e variância constante.
e
, respectivamente. Os custos seguem distribuições normais tais
que
≠
. Em um estudo estatístico realizado para comparar
esses custos médios mediante aplicação de um teste t de Student
para comparação de duas médias, as hipóteses foram H0: μA = μB e
H1: μA ≠ μB. O quadro a seguir apresenta informações a respeito
desse estudo estatístico.
Considerando-se as informações no quadro e que as amostras sejam independentes, é correto afirmar que o valor absoluto da estatística desse teste (|T|) é
Uma população normalmente distribuída e de tamanho infinito é formada pelas medidas dos diâmetros, em milímetros (mm), de pequenas esferas fabricadas por uma empresa. Como a variância populacional é desconhecida, extrai-se uma amostra aleatória de 9 esferas da população e considerando a distribuição t de Student apura-se um intervalo de confiança correspondente de 95% para a média μ da população igual a [5,46 ; 8,54], em mm.

O valor da soma (S) das medidas dos diâmetros da amostra elevadas ao quadrado, em mm2, é tal que
Considerando essa situação hipotética e com base nos conceitos de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Se o analista optar por utilizar um teste para diferenças de médias com dados independentes, ele deverá considerar que a estatística desse tipo de teste segue uma distribuição t de Student.
= 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms(desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711;e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade,então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.A estatística T =
, em que n representa o tamanho da
amostra, tem distribuição t de Student com n graus de
liberdade.
= 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms(desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711;e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade,então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.Nessa situação, o parâmetro μ satisfaz P(-1,711 ≤ 50 - μ ≤ 1,711) = 0,1.
Considerando a situação hipotética descrita, julgue o item a seguir.
O teste t de Student realizado pelo fabricante é inválido, pois a amostra não é suficientemente grande.
A função poder do teste, Π(μA – μP), assume o valor Π(0) = 0,03.
A partir da situação apresentada, julgue o item subsequente, considerando o nível de significância de 0,05.
As hipóteses do teste t de Student aplicado são simples.
Suponha que o IRA não siga uma distribuição Normal. Nesse caso, seria correto aplicar um teste t de Student para comparar as médias dos grupos.
Atenção: Para responder à questão considere um estudo com o objetivo de obter a relação entre duas variáveis X e Y por meio do modelo Yi = α + βXi + ∈i , em que i corresponde à i-ésima observação de X e Y. Os parâmetros α e β são desconhecidos e ∈i é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples. Com base em 20 pares de observações (Xi , Yi ), i = 1, 2, ..., 20 e utilizando o método dos mínimos quadrados foram obtidas as estimativas para α e β.

Para testar a existência da regressão, a um determinado nível de significância, optou-se pelo teste t de Student, em que foram formuladas as hipóteses H0: β = 0 (hipótese nula) e H1: β ≠ 0 (hipótese alternativa). Sabendo-se que o coeficiente de explicação (R2), definido como sendo o resultado da divisão da variação explicada pela variação total, é igual a 62,5%, tem-se que o valor do t calculado ( tc ) utilizado para comparação com o respectivo t tabelado é tal que
O desvio padrão de uma população normal de tamanho infinito é desconhecido e deseja-se saber se a média μ desta população é inferior a 17,5 a um nível de significância α. Foram formuladas as hipóteses H0: μ = 17,5 (hipótese nula) e H1: μ < 17,5 (hipótese alternativa). Uma amostra aleatória de tamanho 9 é extraída desta população, observando-se que a média amostral foi igual a 15 e a soma dos quadrados de todos os elementos da amostra foi igual a 2.097. Considerando que tα o quantil da distribuição t de Student para o teste unicaudal tal que a probabilidade P(t > tα) = α, com n graus de liberdade, tem-se com base na amostra que H0
Dados:
n 7 8 9 10
t0,05 1,90 1,86 1,83 1,81
t0,01 3,00 2,90 2,82 2,76

A hipótese H0 será rejeitada caso x
g 8 9
t 0,025 2,31 2,26
t 0,05 1,86 1,83
Um pesquisador deseja estimar o tempo médio µ em horas, para a realização de determinada tarefa pelos funcionários de determinada empresa. Uma amostra aleatória de 9 funcionários que realizam a tarefa revelou os seguintes tempos de realização: x1, x2, ..., x9. Considerando que essa amostra provém de uma população infinita e que
= 54 horas e
= 396 (horas)2, um intervalo de confiança para µ com coeficiente de confiança de 95%, em horas, é dado por Um supervisor de pesquisa elaborou uma metodologia para verificar se determinada política econômica teve ou não um impacto no aumento da renda anual per capita da população. O supervisor de pesquisa decidiu abordar a questão por meio de um teste t de Student pareado, comparando as rendas anuais per capita de uma mesma amostra de indivíduos antes e após a realização dessa política econômica. O teste concluiu que houve um aumento estatisticamente significante na média da renda anual per capita da população, mas que esse aumento foi de apenas 0,01 centavo.
O supervisor de pesquisa deve suspeitar que esse resultado foi devido ao