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

Os Modelos Lineares Generalizados (MLG) são definidos a partir de três características: o componente aleatório, que estabelece a distribuição da variável resposta; o componente sistemático, que determina as variáveis explicativas a serem utilizadas como preditoras no modelo e estabelece a equação de predição como linear; e, a função de ligação, que estabelece a relação entre o componente sistemático e a esperança matemática da variável resposta. Diante do exposto, analise.

I. O componente aleatório permite que a distribuição seja da família exponencial ou de suas generalizações, contemplando, entre outras, as distribuições: normal, Bernoulli, Poisson, Gama, Normal, Inversa, Exponencial, Binomial.
II. A função de ligação deve transformar o domínio da variável aleatória de forma a permitir que qualquer valor do componente sistemático seja admissível. As funções mais utilizadas são: identidade, inversa, inversa ao quadrado, logarítmica, logito, probito, complemento log-log, potência, Box-Cox e Aranda-Ordaz.
III. O ajuste de um MLG pode ser feito pelo método de máxima verossimilhança. As equações normais produzidas, em geral, precisam ser resolvidas por processos iterativos. Os mais utilizados são o método de Newton- Raphson e o de escore de Fisher. Eles são distintos, qualquer que seja a função de ligação.
IV. Para dados de contagem com distribuição de Poisson, o MLG corresponde ao modelo de regressão de Poisson. A função de ligação mais utilizada é a logarítmica. Quando existe superdispersão nos dados, adota-se uma generalização de MLG que admite o parâmetro de dispersão.
V. Vários tipos de resíduo podem ser utilizados para avaliar a qualidade do ajuste de um MLG, entre eles, resíduos ordinários, resíduos de Pearson, resíduos de Pearson padronizados e componente do desvio.

Estão corretas apenas as afirmativas

Após o ajuste de um modelo de regressão linear múltipla, com n observações e k variáveis explicativas e o termo de intercepto, a tabela ANOVA pode ser utilizada na avaliação do modelo ajustado. As linhas da tabela ANOVA correspondem às fontes de variação devido à regressão, ao resíduo e ao total, e as colunas, aos graus de liberdade, as somas de quadrado, aos quadrados médios, a estatística F e ao valor p. Diante do exposto, analise.
I. O número de graus de liberdade da fonte regressão é k, da fonte resíduos é n-k-1 e do total é n-1.
II. O coeficiente de determinação múltipla corresponde à razão entre a soma de quadrados devido à regressão e à soma de quadrados total. Ele varia entre 0 e 1 e quanto mais próximo de 1, melhor é o modelo.
III. O coeficiente de determinação múltipla corrigido leva em consideração o número de observações e o número de variáveis explicativas incluídas no modelo e corresponde a 1 menos a razão entre o quadrado médio do resíduo e a soma de quadrado total dividida pelos seus graus de liberdade. Ele varia entre zero e 1 e quanto mais próximo de 1, melhor o modelo.
IV. A estatística F corresponde à razão entre o quadrado médio da regressão e o quadrado médio do resíduo e é utilizada para testar a significância do modelo ajustado quando comparado com o modelo nulo.
V. O valor p corresponde à probabilidade de significância ou ao nível descritivo do teste da estatística F, que é calculada utilizando a distribuição de Fisher-Snedecor com número de graus de liberdade iguais ao da fonte de variação da regressão e da fonte de variação do resíduo. Valores pequenos, em geral inferiores a 5%, são uma forte indicação de que o modelo é não significativo.

Estão corretas apenas as afirmativas

Um grupo de 100 alunos, sendo 50 meninos e 50 meninas, todos da mesma faixa etária e cursando o mesmo ano escolar, responderam a um questionário sobre métodos anticoncepcionais. O objetivo do estudo era verificar se a proporção de alunos com conhecimento adequado sobre anticoncepção é homogênea nos dois gêneros. Para ter um conhecimento considerado adequado, o aluno deveria acertar todas as questões. Ao final da correção de cada questionário, registrava-se o acerto ou não das perguntas. Os resultados foram resumidos e apresentados na tabela a seguir.



Considerando o desenho do estudo, o tipo de variável observada e os dados obtidos, o teste estatístico mais adequado para avaliar a hipótese de estudo é o

O método de seleção de modelos de Box-Jenkins consiste em três estágios: identificação, estimação e checagem de diagnóstico. Em cada estágio é feita uma análise com estatísticas, métodos e testes. Associe cada estágio com o elemento nele utilizado.

I – Estágio de Identificação
II – Estágio de Estimação
III – Estágio de Checagem de Diagnóstico

P – Erro de Previsão Quadrático Médio
Q – Máxima Verossimilhança
R – Critérios de Informação de AIC e SBC
S – Estimador de Efeitos Fixos (Intragrupos)

As associações corretas são:

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

O número de pacientes X que demandam em um posto de saúde durante um intervalo de tempo de 10 minutos tem distribuição de Poisson com parâmetro θ. Durante 10 dias consecutivos no intervalo das 9 h às 9 h 10 min foram feitas as seguintes observações: 2, 4, 6, 1, 5, 7, 2, 6, 3 e 1.

Nessas condições, a estimativa de máxima verossimilhança da função P(X ≤ 1) é

Suponha que, em Chicago, as temperaturas médias diárias, em Celsius, no inverno é uma variável X com distribuição uniforme no intervalo (-θ, θ), onde θ é desconhecido. Os valores observados de uma amostra de tamanho 4 de X são 0,5; 0,7; -0,8; -0,9.

A estimativa de θ, pelo método dos momentos, é

Considere as informações do texto a seguir, para responder a questão.

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

O enunciado a seguir corresponde a questão

O valor de t crítico para rejeitar ao nível de significância de 5% é, aproximadamente,



Dado: teste unilateral; consulte a tabela t.

O enunciado a seguir corresponde a questão

Uma das formas de se realizar um experimento em áreas de proteção ambiental, utilizando pequenas amostras, é escolher um número pequeno de áreas, por exemplo, 16, das quais 8 são protegidas e as outras 8 não são, e contar o número de plantas raras encontradas. Suponha que tenham sido apurados os seguintes resultados:.



No caso apresentado, pode-se comparar as duas médias com a estatística t com n1 + n2 – 2 graus de liberdade. Então, o valor de t calculado é:

Leia o enunciado a seguir para responder a questão
Realizou-se um estudo para saber se a extinção de plantas raras é diminuída em áreas de proteção ambiental. Nesse estudo, utilizou-se uma amostra de 100 blocos da floresta, dos quais 50 receberam a proteção ambiental e outros 50 não a receberam. Após certo tempo, contou-se o número de plantas raras, e os resultados desse experimento estão na tabela..



Para esse experimento, o valor da estatística x² , arredondando para número inteiro, é igual a, aproximadamente,