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.

Considere que uma corrida seja uma sequência de segmentos não vazios de sequências de elementos iguais: por exemplo, a sequência + + + − + + − − − + + + − − − + + + − − consiste em 8 corridas de tamanhos 3, 1, 2, 3, 3, 3, 3 e 2, respectivamente. Nesse caso, no teste Wald-Wolfowitz, em uma amostra de tamanho N, com N₊ valores positivos (+) e N₋ valores negativos (−), o número esperado de corridas é  

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.

O teste U de Mann-Whitney, para dados distribuídos de acordo com a normal, é equivalente ao teste t-Student para amostras independentes.

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. 

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Testes não paramétricos não podem ser usados com grandes amostras, porque são menos precisos que os testes paramétricos.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Quando os dados da pesquisa não seguem uma distribuição normal, é apropriado o uso do teste de Wilcoxon para comparar duas amostras independentes. 

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.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

O teste de Kruskal-Wallis permite comparar mais de duas amostras independentes, mas assume que os dados seguem uma distribuição normal.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

Os testes de Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling são exemplos de métodos estatísticos que poderiam ser utilizados na avaliação da hipótese de normalidade do caso em questão. 

A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item.  

Se a hipótese de normalidade dos resíduos for rejeitada, entre as alternativas viáveis, encontram-se o teste de Kruskal-Wallis e os testes permutacionais. 

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item que se segue.  

A estatística do teste de Cox-Stuart segue uma distribuição t de Student.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item que se segue.  

O teste de McNemar é usado para testar a concordância entre dois fatores dicotômicos.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item que se segue.  

A estatística do teste da mediana segue uma distribuição qui-quadrado.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item que se segue.  

No teste Wald-Wolfowitz para aleatoriedade, é superior a 4 o número esperado de sequências para uma série com o número de sinais ( - ) igual a 3 vezes o número de sinais (+).

Julgue o próximo item, referente a inferência estatística. 

Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk são exemplos de testes para normalidade univariada.

Em referência a essa situação hipotética, julgue o item subsequente.

A significância do teste indica que há 5% de probabilidade de se aceitar que a composição das rochas seja a mesma quando, na realidade, elas não são.

Em referência a essa situação hipotética, julgue o item subsequente.

O poder do teste descrito é dado por 1 - α  = 95%.