Questões de Concurso
Sobre distribuição t de student em estatística
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Utilizando o teste t de Student para testar a existência da regressão a um determinado nível de significância, em que foram formuladas as hipóteses H0: ß = 0 (hipótese nula) e H1: ß ≠ 0 (hipótese alternativa), obtém-se que o valor do t calculado para ser comparado com o t tabelado, levando em conta os respectivos graus de liberdade, é

Observação: Xi é o i-ésimo elemento da amostra.
Dados:
n 14 15 16 17 18
t0,025 2,14 2,13 2,12 2,11 2,10
Considerando t0,025 o quantil da distribuição t de Student para o teste unicaudal tal que a probabilidade P(t > t0,025) = 0,025 com n graus de liberdade, tem-se, com base na amostra, um intervalo de confiança de 95% para µ igual a
Parâmetros Estimativas Erro Padrão t-Student p-valor
α 2,5 1,06 2,36 0,029 β 0,15 0,08 1,88 0,075
São conhecidos ainda dois valores da função distribuição acumulada da t-Student, quais sejam Ft ( 2;20 ) = 0,97 e Ft ( 1,5 ; 20 ) = 0,925 , onde o 1º argumento é o valor da t-Student e o 2º é o número de graus de liberdade. Assumidos os pressupostos clássicos do modelo, da análise da tabela acima é possível concluir que
+ ßt +
, t = 1, 2, 3 ... para prever o volume de vendas (Yt ), em milhões de reais, no ano (2002 + t). Os parâmetros
e ß são desconhecidos e et corresponde ao erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. Com base nas informações de 2003 até 2012 e utilizando o método dos mínimos quadrados obteve-se as estimativas de
e ß. Observação:
e
correspondem às médias de t e Y no período considerado e seus valores são 5,5 e 20, respectivamente. 
0 (hipótese alternativa), obtém-se que o correspondente valor da estatística t (t calculado), para ser comparado com o respectivo t tabelado, pertence ao intervalo A figura acima mostra a forma do gráfico da função de densidade de uma distribuição t de Student com 16 graus de liberdade (T16), com a indicação de alguns valores x e de duas probabilidades associadas a esses quantis. Com base no gráfico e nas informações, julgue o seguinte item.
Se T20 representa uma distribuição t de Student com 20 graus
de liberdade, então P(T20 < 2,921) > 0,99.
A figura acima mostra a forma do gráfico da função de densidade de uma distribuição t de Student com 16 graus de liberdade (T16), com a indicação de alguns valores x e de duas probabilidades associadas a esses quantis. Com base no gráfico e nas informações, julgue o seguinte item.
P(2,12 < T16 < 2,921) = 0,04.
A figura acima mostra a forma do gráfico da função de densidade de uma distribuição t de Student com 16 graus de liberdade (T16), com a indicação de alguns valores x e de duas probabilidades associadas a esses quantis. Com base no gráfico e nas informações, julgue o seguinte item.
Se Y representa uma distribuição F de Snedecor com 1 grau de
liberdade no numerador e 16 graus de liberdade no
denominador, então P(0 < Y < 2,122
) = 0,95.
A figura acima mostra a forma do gráfico da função de densidade de uma distribuição t de Student com 16 graus de liberdade (T16), com a indicação de alguns valores x e de duas probabilidades associadas a esses quantis. Com base no gráfico e nas informações, julgue o seguinte item.
A sequência (Tn), em que Tn é a distribuição t de Student com
n graus de liberdade, converge em distribuição para a
distribuição normal padrão à medida que n aumenta.
Considere a transformação Y - √X , em que a variável aleatória X segue a distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nesse caso, é correto afirmar que Y segue a distribuição normal padrão.

Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
O estimador do coeficiente β1 segue uma distribuição t de
Student com 995 graus de liberdade.

Considerando a descrição do problema e dos dados apre- sentados, analise.
I. A hipótese nula do teste é a de que as proporções de funcionários classificados como “aceitáveis” são homo- gêneas nos três grupos.
II. Se a hipótese nula for verdadeira, o número esperado de funcionários classificados como “aceitáveis” seria 40 em cada um dos três grupos.
III. A hipótese nula do teste pode ser rejeitada no nível de significância de 5%.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s)
Pesquisa recente sobre o tempo total para que os ônibus de determinada linha urbana percorram todo o trajeto entre o ponto inicial e o ponto final, programados para essa viagem, detectou que os tempos de viagem são normalmente distribuídos com tempo médio gasto de 53 minutos e com desvio-padrão amostral de 9 minutos. Nessa pesquisa, foram observados e computados os dados de 16 viagens escolhidas aleatoriamente.
O órgão gestor do transporte coletivo dessa cidade tomou algumas medidas no sentido de melhorar o tempo dessa viagem e, depois dessas medidas, realizou uma nova pesquisa utilizando outra vez uma amostra aleatória de 16 viagens. Verificou nessa pesquisa um tempo médio de viagem de 4 minutos abaixo do detectado anteriormente, mas com o mesmo desvio-padrão anterior. Testando-se a hipótese nula
µ = 53 min, contra a hipótese alternativa
µ < 53 min com 15 graus de liberdade na tabela t de Student, assinale a alternativa verdadeira. Pesquisa recente sobre o tempo total para que os ônibus de determinada linha urbana percorram todo o trajeto entre o ponto inicial e o ponto final, programados para essa viagem, detectou que os tempos de viagem são normalmente distribuídos com tempo médio gasto de 53 minutos e com desvio-padrão amostral de 9 minutos. Nessa pesquisa, foram observados e computados os dados de 16 viagens escolhidas aleatoriamente.
Com um intervalo de confiança de 98%, utilizando-se a tabela t de Student para estimar o erro amostral, e arredondando para cima o valor desse erro, é correto afirmar que o tempo médio dessa viagem varia entre
Em uma população, escolheu-se uma amostra de 9 pessoas, e os pesos y (quilos) e as alturas X (cm) dessas pessoas foram anotados. Sabe-se que a equação da reta de regressão linear cor- respondente é igual a
= 37,4 + 0,18 x, com r = 0,95 e erro padrão da estimativa de 2 quilos.Ao fazer o teste de independência sobre o coeficiente de correlação, ρ, dado r = 0,95, o valor t de student calculado é, aproximadamente,
Dado :
média = 10. Utilizando-se o nível de significância bilateral de 5%, é correto afirmar que A seguir estão os rendimentos, em salários-mínimos, de 30 funcionários:

Considerando o exposto, assinale a alternativa verdadeira.
Dado: A soma dos salários (renda total) é 319.

Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta - y - representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora - x - é a área construída do imóvel (em m2 ).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue os itens a seguir.
I. Se duas amostras aleatórias de tamanhos N1 e N2 são extraídas de populações normais cujos desvios são σ1 = σ2 e se ambas têm médias X1 e X2 e desvios S1 e S2, respectivamente, então para testar a hipótese H0 de que as amostras proveem da mesma população, adota-se o escore t dado por:
t = ( X1 - X2 )/σ(1/N1 + 1/N2)0,5, em que
σ = [(N1S12 + N2 s22)/(N1 + N2 - 2)]0,5
II. Na distribuição de "Student", o número de graus de liberdade é igual a N1 + N2 - 2.
III.Na distribuição de qui-quadrado o valor máximo ocorre para X2 = v - 2, para v ≥ 2.
IV. O número de graus de liberdade de uma estatística, v, é definido como o número N de observações independentes da amostra menos o número k dos parâmetros populacionais que devem ser estimados por meio de observações amostrais.
V. Suponha um conjunto de N elementos, dos quais k apresenta uma certa característica. Se forem extraídos n elementos sem reposição do conjunto, temos uma distribuição hipergeométrica com probabilidade P[ X = x ]
dada por

Dentre as afirmações feitas, quantas são falsas?
