Em uma determinada data, um grupo de 36 funcionários escolhidos aleatoriamente em uma grande empresa realiza um teste de fluência em Inglês. Durante 6 meses, é realizado um curso específico para este grupo de 36 funcionários e posteriormente é aplicado outro teste, verificando-se que 36k funcionários (0 < k < 1) apresentaram um resultado melhor que no teste anterior. Atribui-se então 36k sinais positivos para os funcionários que apresentaram um resultado melhor no segundo teste e (1 − k)36 sinais negativos para os demais. A seguir, decide-se aplicar o teste do sinal para averiguar se a proporção da população de sinais positivos (p) é igual a 50%, a um nível de significância de 5%. Foram formuladas as hipóteses H₀: p = 50% (hipótese nula) e H₁: p ≠ 50% (hipótese alternativa). Com a aproximação da distribuição binomial pela normal, sem a correção de continuidade, foi apurado o valor do escore reduzido r para comparação com o valor crítico z da distribuição normal padrão (Z) tal que P (|Z| ≤ z) = 95%. Se r = 2 , então k é igual a

Em 3 grandes cursos preparatórios para concurso público (C₁, C₂ e C₃) são selecionados, aleatoriamente, 40 alunos de C₁, 60 alunos de C₂ e 100 alunos de C₃. Sabe-se que não existe aluno que estuda em mais de um curso e estes 200 alunos participaram de uma prova em que foram aprovados somente aqueles que acertaram pelo menos 50% das questões. A tabela abaixo apresenta o resultado após a realização da prova.

Deseja-se testar, ao nível de significância de 10%, se o desempenho dos alunos depende do curso que frequentam com a utilização do teste qui-quadrado e com base na tabela acima.

Considere as seguintes afirmações com relação a este teste:

I. Ao nível de significância de 10%, a conclusão é que o desempenho dos alunos ......... do curso que frequentam.

II. O valor do qui-quadrado observado é ......... ao correspondente número de graus de liberdade do teste.

III. Caso o nível de significância estipulado fosse de 5%, então a conclusão seria que o desempenho dos alunos seria ......... conclusão tomada com o nível de significância de 10%.

As lacunas apresentadas em I, II e III são preenchidas, correta e respectivamente, por

Seja uma experiência em que a probabilidade de sucesso é igual a p e as hipóteses H₀: p = k (hipótese nula) e H₁: p = 2k (hi -(pótese alternativa). Determina-se que H₀ será aceita se e somente se o sucesso ocorrer mais que uma vez em uma série de 4 experiências independentes executadas. Se k = 1/3 , então a potência deste teste é igual a

Uma população normalmente distribuída e de tamanho infinito é formada pelas medidas dos diâmetros, em milímetros (mm), de pequenas esferas fabricadas por uma empresa. Como a variância populacional é desconhecida, extrai-se uma amostra aleatória de 9 esferas da população e considerando a distribuição t de Student apura-se um intervalo de confiança correspondente de 95% para a média μ da população igual a [5,46 ; 8,54], em mm.

O valor da soma (S) das medidas dos diâmetros da amostra elevadas ao quadrado, em mm², é tal que

Em uma empresa com 1.025 empregados observa-se que os salários destes empregados são normalmente distribuídos com um desvio padrão igual a R$ 256,00. Uma amostra aleatória, com reposição, de 64 empregados é extraída da população formada pelos salários dos 1.025 empregados da empresa e obtém-se um intervalo de confiança para a média μ da população, a um nível de confiança de (1 − α), com uma amplitude igual a R$ 120,32. Se esta amostra fosse tomada sem reposição, a amplitude do intervalo seria de

A distribuição de número de peças defeituosas (x) em caixas de 5 peças cada uma é admitida que obedece à lei de Poisson, ou seja, . Analisando uma amostra aleatória de N caixas, foi constatada a seguinte distribuição

Observação: ni é o número de caixas contendo x_i peças defeituosas e M é o número de caixas com nenhuma peça defeituosa.

Utilizando o método dos momentos obtém-se que a estimativa pontual do parâmetro λ é igual a 0,82. A quantidade de caixas da amostra que apresentou menos que duas peças defeituosas foi

Dois estimadores não viesados E₁ = mX + (m − 1)Y − (2m − 2)Z e E₂ = 1,5X − Y + 0,5Z são utilizados para estimar a média μ de uma população normal e variância σ² diferente de zero. O parâmetro m é um número real e (X, Y, Z) corresponde a uma amostra aleatória, com reposição, da população. Se E₁ é mais eficiente que E₂, então

Uma variável aleatória X com média 50 apresenta uma distribuição desconhecida. Pelo Teorema de Tchebichev, obteve-se que a probabilidade mínima de X pertencer ao intervalo (34 , 66) é igual a 93,75%. Pelo mesmo critério, a probabilidade mínima de X pertencer ao intervalo (42 , 58) é de

Com relação a uma curva de frequência de uma distribuição estatística unimodal, considere as afirmações abaixo:

I. Se a moda for inferior à mediana e a mediana for inferior à média, então esta distribuição é assimétrica à direita.

II. Se a distribuição for assimétrica à esquerda, então isto caracteriza uma curva de frequência leptocúrtica.

III. Se a curva de frequência for platicúrtica, então os dados da distribuição estão fracamente concentrados em torno da moda, caso seja comparado com a curva normal padrão.

IV. Se os dados da distribuição estão fortemente concentrados em torno da moda, então o valor da moda é superior ao valor da mediana e o valor da mediana é superior ao valor da média.

O número de afirmações corretas é

Foi realizado um censo em uma faculdade com 200 alunos e obteve-se com relação às alturas dos alunos, em centímetros (cm), um coeficiente de variação igual a 10%. Se a soma dos quadrados de todas as alturas foi igual a 5.499.450 cm², então a correspondente variância apresentou um valor igual a

A tabela abaixo corresponde às frequências absolutas dos salários de todos os homens e de todas as mulheres que são empregados de uma empresa.

Utilizando o método da interpolação linear para o cálculo da mediana, tem-se que o valor da mediana dos homens é igual a R$ 3.750,00 e o das mulheres é igual a

Durante n dias, observou-se o número de determinado tipo de ocorrência em uma região. Pela tabela resultante abaixo, foi calculado como sendo 1,75 o valor da média aritmética, em número de ocorrências por dia, ponderada pela quantidade de dias. Também foram calculados os valores das correspondentes mediana (Md) e moda (Mo) desta distribuição.

Se x = m(Md + Mo), então m é igual a

A Incidência da Pobreza na cidade de São Paulo é da ordem de 28% (IBGE), portanto a quantidade de população pobre na cidade está entre

Em uma região com 40 instituições financeiras é realizado um levantamento com relação às taxas anuais de remuneração fornecidas aos seus clientes. Foram detectados 5 valores de taxas, e a tabela abaixo apresenta o resultado obtido pelo levantamento.

Com base nos valores das taxas obtidas neste levantamento, denominando Mo como sendo a moda, Md como sendo a mediana e Me como sendo a média aritmética das taxas (ponderada pelo número de instituições) obtém-se que:

O Coeficiente de correlação entre as duas variáveis é de aproximadamente o que se encontra descrito na alternativa: 

Os principais métodos modernos aplicados na previsão de séries temporais e que foram facilitados pela computação veloz e barata são:

São técnicas, da Análise Multivariada, que estudam a estrutura de covariância de um vetor aleatório:

Seja o modelo de regressão linear y_i = β₀ + β₁ x₁ + β₂ x₂ + β₃ x₃ + ε_i com i = 1, 2, ..... , n e onde y_i é a variável dependente (resposta), x_i com i = 1, 2 e 3 são as variáveis explicativas (independentes) e ε_i o erro inerente à variável resposta . Então, é correto afirmar que

A enfermeira que tem a função de fazer as compras para um hospital deseja verificar se o tubo que é rosqueado em certo equipamento tem realmente o diâmetro informado pelo fabricante, ou seja, µ₀ = 3,0 cm. Ela aceita que o desvio padrão σ informado pelo fabricante está correto e, então, resolve tomar uma amostra aleatória e fazer um teste estatístico para verificar se o fabricante está correto na sua afirmação quanto à média. Para isto, ela fixou: o nível de confiança da estimativa em 1 – α e o erro da estimativa em d. Nessas condições, o cálculo do tamanho da amostra, considerando a amostra infinita, deve partir

Uma oftalmologista tem razões para crer que existe um percentual de crianças com glaucoma em uma escola rural. Desejando estimar esse parâmetro para fins de logística operacional do tratamento, necessita de uma amostra aleatória do grupo de alunos da escola. O número de alunos é conhecido e igual a N. A oftalmologista, então, fixou: o nível de confiança da estimativa em 1 – α, o erro da estimativa em d e uma amostra piloto com tamanho n_0. Nessas condições, o cálculo do tamanho da amostra deve partir