Um político que será candidato nas próximas eleições resolve contratar os serviços de um instituto de pesquisas para que avalie o seu potencial de votos. Como a disputa ainda está distante, ele se contentará com um erro de 4%, para mais ou para menos. Sabe-se que nas eleições passadas ele teve 20% das preferências, podendo esse percentual ser utilizado para o cálculo da variância.

Tome Φ(1,25)≅0,90, Φ(1,5)≅0,95 e Φ(2)≅0,975 , sendo Φ(z) a função distribuição acumulada da normal-padrão.

Para garantir um grau de confiança de 95%, o tamanho da amostra deverá ser:

No caso da seleção de Modelos de Regressão Múltipla por meio do grau de aderência e do nível de captura das variações da variável explicada, alguns cuidados devem ser tomados.

Dentre esses, cabe destacar que:

Uma fonte oficial afirma que o valor do rendimento médio das pessoas que recorrem à defensoria pública é menor do que um salário mínimo, ou seja, R$ 954. Para uma amostra de 25 cidadãos que recorreram ao serviço, o rendimento médio apurado foi de R$ 943. Adicionalmente, em outros levantamentos, a variância dos rendimentos é conhecida, próxima de 1.600.

Sendo Φ(1,2)≅ 0,90 , Φ(1,5)≅ 0,95 e Φ(2)≅ 0,975, sobre o teste para obtenção de evidência quanto à veracidade da informação oficial, é correto afirmar que:

Com o objetivo de construir um intervalo de confiança para a proporção de recursos não conhecidos por determinada corte, é extraída uma amostra de tamanho n = 625. Verifica-se que a proporção de recursos não conhecidos é igual a 6%.

Supondo Φ(1,5)≅ 0,95 e Φ(2)≅ 0,975 e usando a variância máxima para a proporção (p), o intervalo com grau de 95% é:

Para estimar um determinado parâmetro populacional, estão disponíveis os seguintes estimadores cujas estimativas serão obtidas através de uma AAS de tamanho n = 3.

                   

Sobre as alternativas disponíveis, é correto afirmar que:

Em uma regressão linear simples, ao se analisar os resíduos no gráfico de dispersão foi notado que este tem a forma de um cone. Dessa forma, é correto afirmar que:

Em relação aos coeficientes da seguinte regressão linear, é correto afirmar que:

Y =

Considere uma regressão linear simples, e dado que n = 20, , , ,, e o modelo ajustado é dado por:

Em duas pesquisas independentes sobre educação em um município foram selecionados aleatoriamente alunos de quinto ano do ensino fundamental de todas escolas do município para realizarem provas de sondagem (as provas são idênticas nas duas pesquisas). A média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova de uma pesquisa foi 6,6, enquanto que a média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova da outra pesquisa foi 5,4.

O seguinte teste de hipótese foi desenhado:

◾ Hipótese H₀ : A média da população é igual a 6,6.

◾ Hipótese H₁ : A média da população é igual a 5,4.

Serão aleatoriamente selecionadas 10 provas e calculada a média X dessas 10 provas.

Se X > 6 será aceita a hipótese H₀ , caso contrário, será rejeitada a hipótese H₀ .

Foi calculado que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO I é de 5,3%, e que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO II é de 4,3%.

Ao realizar o teste de hipóteses acima, se encontrou X = 6,2.

Analise a frase abaixo a respeito do experimento e do teste de hipóteses:

Devemos …………………… que a média da população é 6,6, mas temos ……… de probabilidade de estarmos …………………… .

Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas do texto.

Sobre as características do modelo de regressão linear simples, analise as sentenças abaixo e assinale a alternativa correta. 
I - O modelo de regressão é linear nos parâmetros ( Yi=β₀+β₁Xi+εi ) II - Homocedasticidade ou variância igual do erro εi III - O número de observações na amostra deve ser inferior ao número de parâmetros do modelo IV – A covariância entre o  εi e Xi  é zero, ou COV = (εi,Xi)= E(εi,Xi) =0 

Sobre a análise de regressão linear simples, assinale a alternativa INCORRETA. Informações complementares:

Um quadro de análise de variância refere-se a um modelo regressivo linear múltiplo, com intercepto, com o objetivo de obter a previsão de uma variável dependente (y) em função de 4 variáveis explicativas (x_₁, x_₂, x_₃ e x_₄). Sabe-se que as estimativas dos parâmetros deste modelo foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados com base em 20 observações. Se o coeficiente de explicação (R²) encontrado foi de 76%, obtém-se pelo quadro que o valor da estatística F (F calculado) utilizado para testar a existência da regressão é

Na regressão linear, quando a variância dos termos do erro aparece constante no intervalo de valores de uma variável independente, dizemos que os dados são:

O delineamento inteiramente casualizado (DIC) é considerado o mais simples de todos os delineamentos experimentais, e os experimentos instalados de acordo com este delineamento são chamados de experimentos inteiramente casualizados ou experimentos inteiramente ao acaso. A respeito das vantagens desse método estatístico, assinale a alternativa incorreta.

Para se certificar de que os lançamentos refletem efetivamente a situação financeira de uma entidade, os livros caixa devem ser verificados, assim como pilhas de documentos originais, notas de venda, ordens de compra e requisições – só que consultar todos os originais seria um trabalho incalculável. Recorre-se, então, a uma amostra de documentos escolhidos aleatoriamente e, com base nessa amostra, fazem-se inferências sobre toda a população (todos os indivíduos ou todos os objetos do grupo em que se está interessado). É aí que entra a aplicação da estatística à administração. Sobre o tema, considere as seguintes afirmativas.

I. Para evitar predições imprecisas, é essencial que a amostra represente efetivamente a população da qual foi extraída.

II. Os exemplos de aplicação de técnicas estatísticas à administração incluem a utilização de amostras, para estimar as preferências ou inferir a qualidade de toda uma população, e o uso da análise de regressão, para separar efeitos de fatores diferentes.

III. Não há como saber com certeza se a amostra representa adequadamente a população, a menos que se faça um censo sobre toda ela. No entanto, podem ser usados os métodos da inferência estatística para estimar se a amostra é representativa da população.

Pode-se afirmar que:

Um quadro de análise de variância forneceu as seguintes informações em que ficaram omitidos diversos dados importantes como, por exemplo, as respectivas somas de quadrados “entre grupos” e “dentro dos grupos”: 


Este quadro refere-se a um estudo cujo objetivo é testar a hipótese de igualdade das médias de um determinado atributo, a um nível de significância α, correspondente a 4 grupos, independentes, cada um contendo 10 observações obtidas aleatoriamente. O valor de m é igual a