Questões de Estatística - Distribuição t de student para Concurso

Um analista da área de estatística da TELEBRAS tem a tarefa de verificar se a atuação dos órgãos de defesa do consumidor em um processo referente a cobranças abusivas feitas por empresas operadoras de telefonia móvel resultou em efetiva alteração no valor das contas apresentadas aos clientes. Para isso, o analista dispõe de dados de dois grupos distintos, um com 300 clientes cujos dados foram coletados antes da atuação dos órgãos de defesa do consumidor, e um segundo com outros 350 clientes e dados coletados após essa atuação.
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.

A distribuição da resistência X de uma linha elétrica (em ohms) é N(μ, σ²). Por meio de 25 mensurações, foram determinadas as estatísticas amostrais  = 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.

A distribuição da resistência X de uma linha elétrica (em ohms) é N(μ, σ²). Por meio de 25 mensurações, foram determinadas as estatísticas amostrais  = 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.

 Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.

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.