Elaborou-se um teste estatístico para testar as hipóteses sobre a proporção populacional π.

                  

O p-valor resultante foi igual a 0,03.
Nesse caso, verifica-se que, considerando-se o nível de significância de

É sabido que aproximadamente 95% dos valores de uma variável aleatória que segue uma distribuição normal encontram-se entre -1,96 e 1,96 desvios padrão abaixo e acima, respectivamente, da média da distribuição. Sabe-se, também, que o tempo de vida de um determinado parasita ao ar livre segue uma distribuição normal com média igual a dez horas e desvio padrão igual a 1 hora. Entretanto, quando na presença de um fármaco específico, o tempo de vida do parasita continua seguindo uma distribuição normal, porém com média igual a uma hora e desvio padrão de 0,5 hora. Ao ar livre, espera-se que após 11,96 horas, a porcentagem de parasitas vivos seja de “X%”. Já na presença do fármaco, espera-se uma porcentagem de “Y%” de parasitas vivos após uma hora de exposição. Os valores de “X%” e “Y%” são, respectivamente

Para se estimar a média de uma população com desvio padrão 15, foi retirada uma amostra de tamanho n, obtendo-se o seguinte intervalo de confiança:

                                 P(7,06 ≤ µ ≤12,94) = 0,95

Sendo os valores críticos tabelados z_0,05 = 1,65 e z_0,025 = 1,96, o tamanho da amostra n e o erro padrão da estimativa EP são dados por

O gerente de uma fábrica de componentes eletrônicos inquiriu ao chefe de produção a proporção de componentes com tempo de duração menor ou igual a 10 unidades de tempo. Alertou-o que precisaria da informação no início do dia seguinte. Não dispondo de dados históricos, o chefe de produção resolveu, a partir de uma amostra de 5 componentes, retiradas naquele dia, contar o número de componentes com duração menor ou igual a 10 unidades de tempo. Ele registrou 1 componente, e, a partir desta única observação, inferiu a proporção desejada pelo gerente.

Segue abaixo uma parte da Tabela de probabilidades.



A estimativa de máxima verossimilhança de p é

A Análise de Dados pode ser definida como a descrição e a interpretação de um quadro de tabulação, referente aos valores relevantes de uma pesquisa. Nesse contexto, são descritos a seguir dois métodos de análise.

I. Envolve a apresentação e a caracterização de um conjunto de dados, de modo a detalhar apropriadamente as várias características deste conjunto.
II. Torna possível a estimativa de uma característica de uma população ou a tomada de uma decisão, referente à população, com base somente em resultados de amostras.

Esses métodos são denominados, respectivamente, análise:

A partir de uma amostra aleatória (X ₁, Y₁), (X₂, Y₂),...,(X₂₀ ,Y₂₀) foram obtidas as estatísticas: médias  X = 12,5  e  Y = 19, variâncias amostrais s ²_x = 30  e s²_y = 54   e    covariância  S _xy = 36. 

Com os dados acima, determine o valor da estatística F para testar a hipótese nula de que o coeficiente angular da reta do modelo de regressão linear simples de Y em X é igual a zero.

Com respeito ao teste cujas hipóteses nula e alternativa são, respectivamente, assinale a opção correta.

O valor assumido pelo parâmetro a ser determinado é conhecido por

Considere os valores críticos da distribuição qui-quadrado

P(qui-quadrado com n graus de liberdade < valor tabela-do) = 1 − α

Uma amostra de 200 moradores de uma cidade foi escolhida para opinar sobre o primeiro ano de governo do prefeito local. O resultado está apresentado na tabela a seguir dividido por sexo e a opinião do morador.

O pesquisador deseja saber se a opinião sobre o governo depende do sexo do pesquisado e para tanto realizou um teste qui-quadrado (com 10% de significância). O valor observado do qui-quadrado e a decisão do teste são

 Uma variável aleatória X tem distribuição normal com média µ e desvio padrão σ². Desejando-se fazer um teste de hipóteses para a média de X do tipo:
Ho: µ = 150 (σ² = 100) contra Ha: µ = 140 (σ² = 225),
com base numa amostra de 100 observações, a região crítica apropriada ao teste, dada em termos da média amostral  , para que a probabilidade de se cometer erro do tipo I seja igual à de se cometer erro do tipo II, é dada por

Considere que o parâmetro α mencionado no texto tenha um valor conhecido e que se deseja obter, pelo critério de mínimos quadrados, um estimador para 1/λ que minimize   Nessa situação, no procedimento de estimação via mínimos quadrados, o estimador para 1/λ .
I é  - α II não é tendencioso. III é consistente.
A quantidade de itens certos é igual a