Considere o plano em blocos completos aleatorizados, com resposta dada por Y_ij, onde o índice i se refere ao i-ésimo tratamento e o índice j se refere ao j-ésimo bloco, com i = 1,2,...,t e j = 1,2,...,b.

Com respeito a tal plano, analise as afirmativas abaixo.

I - As variáveis aleatórias Y_ij são independentes e identicamente distribuídas.

II - A soma de quadrados de tratamentos é sempre menor em comparação ao experimento não considerando blocagem.

III - O quadrado médio de tratamentos é sempre menor em comparação ao experimento não considerando blocagem.

IV - A estimativa da variância do erro, dada pelo quadrado médio do erro, é sempre menor em comparação ao experimento não considerando blocagem.

Está correto APENAS o que se afirma em

Em um modelo de regressão logística, o que indica se o modelo se ajusta bem aos dados é a(o)

Para comparar médias de vários tratamentos em uma população que não siga distribuição normal, o teste adequado é o

Deseja-se utilizar o teste do sinal em uma amostra para testar se a mediana populacional é igual a 40. Se todos os valores da amostra forem superiores a 40, então o valor de P estará próximo de

Em uma regressão logística, considere a variável resposta (Y) como óbito de recém-nascidos (1 indica morte, 0 indica não morte) e a variável explicativa (X) sendo peso ao nascer, em quilos. O resultado do cálculo de E(Y) quando X vale 1,0 é 0,7. Esse 0,7 é a probabilidade de o recém-nascido

Um gráfico de é utilizado para controlar um processo de produção. A variável a ser controlada segue, por hipótese, distribuição normal com média 80 e desvio padrão 10. O tamanho de amostra adotado é n = 25 e os limites de controle estabelecidos são 76,08 e 83,92. Supondo que o processo permanece sob controle, o risco de alarme falso (indicativo de ausência de controle quando, na verdade, o processo está sob controle) é

Sejam X₁, X₂, X₃ com matriz de covariância

= .

Os autovalores e autovetores são

λ₁ = 5,83 = [0,383 −0,924 0]

λ₂ = 2,00 = [0 0 1]

λ₃ = 0,17 = [0,924 0,383 0]

Considerando a análise de componentes principais, afirma-se que a

Dentre os critérios que podem auxiliar na escolha do número de fatores do modelo fatorial, analise os seguintes:

I - Raiz latente ou critério de Kaiser

II - Gráfico scree

III - Percentagem da variância

IV - Rotação de fatores

Auxilia(m) na escolha do número de fatores do modelo fatorial o(s) critério(s)

O gráfico a seguir mostra o consumo de energia elétrica residencial mensal de um estado brasileiro, em kW, no período de janeiro de 1999 a dezembro de 2009.

Analisando o gráfico, conclui-se que a série

Uma pequena empresa, visando ao controle de gastos, utiliza o modelo ARMA para fazer previsões da quantidade de correspondências que irá remeter no mês seguinte, aplicando

X_t - μ = 0,4 (X_t-1 - μ) + a_t ,

onde μ = 990 e a_t é ruído branco normal com variância σ² = 36. No mês de setembro de 2010, a quantidade de correspondências remetidas foi de 1.010. Um intervalo de confiança de aproximadamente 95% como previsão para outubro de 2010 é

Em um processo de fabricação de folhas de papel de carta, deseja-se controlar a espessura dos itens produzidos por intermédio de gráficos de e , supondo que as espessuras sigam distribuição normal. A espessura das folhas, de acordo com as especificações, deve estar entre 0,1 mm e 0,2 mm. Média e desvio padrão estimados do processo são, respectivamente, 0,13 mm e 0,02 mm.

A capacidade real desse processo é

O gráfico abaixo ilustra o comportamento da temperatura média mensal em uma determinada região do estado de São Paulo.

A partir da análise do gráfico, conclui-se que a série

Análise fatorial é uma técnica multivariada que tem como um de seus objetivos a redução da dimensão do conjunto de dados. Para essa técnica, as quantidades que podem substituir as variáveis originais com fins de redução de dimensão são as denominadas

Considere um intervalo de confiança de 90%, simétrico, para a média μ de uma população com distribuição normal [5; 15].

No teste de hipótese H₀: μ = 0 x H₁: μ ≠ 0, tem-se que a hipótese nula de H₀

Seja uma cadeia de Markov com espaço de estados {1,2,3} e matriz de transição

P = .

Se a cadeia parte do estado 1, a probabilidade de que sejam necessárias mais de 3 transições para que seja atingido o estado absorvente é de

Os tempos de vida X (em 100 horas) dos itens produzidos em uma fábrica seguem distribuição exponencial de parâmetro λ:

f(x) = λe^-λx, x > 0,λ > 0.

Uma amostra aleatória de 5 itens forneceu a sequência a seguir.

3 5 8 4 5

Se utilizarmos o estimador de máxima verossimilhança, a estimativa de λ calculada com base nessa amostra será

Duas variáveis x e y apresentam covariância amostral s_xy = 100 e desvios padrões amostrais s_x = 10 e s_y = 20. Considere um modelo de regressão linear simples para explicar o comportamento de y a partir de x : y = β₀ + β₁x + ε, sendo ε um ruído branco Gaussiano. Se estimarmos esse modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários, a estimativa do coeficiente de inclinação β₁ será

Considere o modelo de regressão linear simples: y = β₀ + β₁ x + ε, sendo ε um ruído branco Gaussiano. Esse modelo foi utilizado para investigar a relação existente entre y = número de correspondências enviadas a um município em certo período, e x = população residente no município, a partir de uma amostra de 64 municípios, gerando os seguintes resultados:

Estimativa de β₀: ₀ = 5

Estimativa de β₁: ₁ = 2

Estimativa do erro padrão de ₀ : 2,5

Estimativa do erro padrão de ₁ : 4

O valor calculado da estatística T para testar H₀: β₁ = 0 contra H₁: β₁ ≠ 0 é

Um bairro possui 100 quarteirões, sendo que cada quarteirão possui 121 domicílios. Em uma pesquisa por amostragem domiciliar, foram selecionados aleatoriamente 15 quarteirões, sendo entrevistados os moradores de todos os domicílios dos quarteirões selecionados. Se o coeficiente de correlação intraclasse é 0,8, o efeito de conglomeração é, aproximadamente,

Uma pesquisa por amostragem domiciliar foi realizada em uma localidade que possui 30 domicílios. A amostra de 5 domicílios foi obtida de acordo com os seguintes passos:

Passo 1 - organização dos 30 domicílios em uma lista, numerando-os de 1 a 30.

Passo 2 - seleção aleatória de um domicílio, dentre aqueles numerados de 1 a 6 (o domicílio selecionado no passo 2 foi o de número 4).

Passo 3 - inclui-se na amostra os seguintes domicílios (além do 4, selecionado no passo 2): 10, 16, 22 e 28 (ou seja, a partir do domicílio 4, seleciona-se de 6 em 6 domicílios).

A amostragem adotada foi