Questões de Concurso Comentadas sobre modelos lineares em estatística

Com respeito a esse teste de hipóteses, julgue o item a seguir, sabendo que o valor da média amostral observado na amostra foi igual a 1 e que, relativo a esse teste, o P-valor foi igual a 0,18.
Sob a hipótese nula, a estatística  segue uma distribuição t de Student com 15 graus de liberdade.

Com respeito a esse teste de hipóteses, julgue o item a seguir, sabendo que o valor da média amostral observado na amostra foi igual a 1 e que, relativo a esse teste, o P-valor foi igual a 0,18.  
O P-valor é uma medida que representa a potência do teste em tela.  

Com respeito a esse teste de hipóteses, julgue o item a seguir, sabendo que o valor da média amostral observado na amostra foi igual a 1 e que, relativo a esse teste, o P-valor foi igual a 0,18. 
O desvio padrão da média amostral  é igual a 0,75.

Com respeito a esse teste de hipóteses, julgue o item a seguir, sabendo que o valor da média amostral observado na amostra foi igual a 1 e que, relativo a esse teste, o P-valor foi igual a 0,18.
O P-valor é uma medida que representa a potência do teste em tela.

Com respeito a esse teste de hipóteses, julgue o item a seguir, sabendo que o valor da média amostral observado na amostra foi igual a 1 e que, relativo a esse teste, o P-valor foi igual a 0,18.
Se o nível de significância escolhido para o teste foi igual a10%, então, nesse caso, a hipótese nula H₀:μ = 0 não seria rejeitada, embora a média amostral tenha sido diferente de zero. 

Com respeito a esse teste de hipóteses, julgue o item a seguir, sabendo que o valor da média amostral observado na amostra foi igual a 1 e que, relativo a esse teste, o P-valor foi igual a 0,18.
Sob a hipótese nula, a estatística  segue uma distribuição t de Student com 15 graus de liberdade.

Com base nas informações apresentadas na tabela precedente e considerando que a covariância entre as variáveis X e Y seja igual a 3, julgue o item que se segue.

A reta de regressão linear da variável Y em função da variável X, obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, pode ser escrita como ŷ = 0,75X + 6,25.A reta de regressão linear da variável Y em função da variável X, obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, pode ser escrita como ŷ = 0,75X + 6,25.

A redução da soma dos quadrados dos resíduos na passagem do modelo simples para o modelo de regressão linear é inferior a 50.

A verificação, para certo conjunto de dados, de que seja inferior a evidencia a desvantagem, para esse conjunto de dados, da adoção do modelo linear previsto pelo método dos mínimos quadrados em detrimento da aproximação dos valores da variável Y por sua média.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

Se a média amostral da variável T for igual a 6,5, então a média amostral da variável Y será igual a 4,35 mil ocorrências.

Em uma fila para atendimento, encontram-se 1.000 pessoas. Em ordem cronológica, cada pessoa recebe uma senha para atendimento numerada de 1 a 1.000. Para a estimação do tempo médio de espera na fila, registram-se os tempos de espera das pessoas cujas senhas são números múltiplos de 10, ou seja, 10, 20, 30, 40, ..., 1.000.

Considerando que o coeficiente de correlação dos tempos de espera entre uma pessoa e outra nessa fila seja igual a 0,1, e que o desvio padrão populacional dos tempos de espera seja igual a 10 minutos, julgue o item que se segue.

Se a variância amostral dos tempos de espera for igual a 200 min² , então a estimativa da variância do tempo médio amostral será inferior a 2 min².

Um modelo de regressão linear múltipla tem a forma y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ε, em que β₀, β₁ e β₂ são os coeficientes do modelo e ε denota o erro aleatório normal com média nula e desvio padrão σ. As variáveis regressoras X₁ e X₂ são ortogonais. O quadro a seguir mostra as estimativas dos coeficientes do modelo obtidas pelo método da máxima verossimilhança a partir de uma amostra de tamanho n = 20. Nesse quadro, para cada coeficiente β_k, k = 0, 1, 2, a razão t refere-se ao seu teste de significância H₀ : β_k = 0 versus H₁ : β_k … 0.

Com base nessas informações e no quadro apresentado, julgue o próximo item.

Retirando-se a variável X₂, o modelo ajustado é uma reta de regressão na forma

Um modelo de regressão linear múltipla tem a forma y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ε, em que β₀, β₁ e β₂ são os coeficientes do modelo e ε denota o erro aleatório normal com média nula e desvio padrão σ. As variáveis regressoras X₁ e X₂ são ortogonais. O quadro a seguir mostra as estimativas dos coeficientes do modelo obtidas pelo método da máxima verossimilhança a partir de uma amostra de tamanho n = 20. Nesse quadro, para cada coeficiente β_k, k = 0, 1, 2, a razão t refere-se ao seu teste de significância H₀ : β_k = 0 versus H₁ : β_k … 0.

Com base nessas informações e no quadro apresentado, julgue o próximo item.

A razão t referente à estimativa do coeficiente β₂ possui 20 graus de liberdade. 

Um estudo considerou um modelo de regressão linear simples na forma y = 0,8x + b + ε, em que y é a variável dependente, x representa a variável explicativa do modelo, o coeficiente b denomina-se intercepto e ε é um erro aleatório que possui média nula e desvio padrão σ. Sabe-se que a variável y segue a distribuição normal padrão e que o modelo apresenta coeficiente de determinação R² igual a 85%. Com base nessas informações, julgue o item que se segue.

O intercepto do referido modelo é igual ou superior a 0,8

A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.

Sendo α o nível de significância de um teste estatístico, seu valor será sempre constante em 0,05.

A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.

A hipótese alternativa (Ha) é direcional em um teste unicaudal

Com referência aos dados apresentados, julgue o item que se segue.

A correlação entre as variáveis data e tipo de sítio, medida pelo coeficiente de contingência de Pearson, é menor que 0,20.