Elabora-se um teste estatístico com a hipótese nula, H₀, de que determinada moeda seja honesta, isto é, se for lançada, a probabilidade de o resultado ser cara é 50% e de ser coroa também é 50%. A hipótese alternativa é de que a moeda seja desonesta. O procedimento do teste consiste em lançá-la cinco vezes; se o resultado for cinco caras ou cinco coroas H₀ será rejeitada.

A probabilidade de se cometer um erro do tipo I é

A estimação de intervalos de confiança para a variância de uma distribuição normal, em testes de hipóteses, emprega a distribuição

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

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

Duas amostras independentes: a primeira de tamanho 7, extraída de uma população normal com média M e variância 21; a segunda de tamanho 4, extraída de uma população normal com média N e variância 24, forneceram médias amostrais dadas respectivamente por 15,8 e 8,3.
Desejando-se testar a hipótese H₀ : M = N contra H₁ : M > N, o nível descritivo do teste é dado 

Em uma empresa, a quantidade de empregados de uma categoria profissional é igual a 64. Todos eles são submetidos a uma prova e é anotada a nota de cada empregado. Visando melhorar o desempenho destes profissionais, a empresa promove um treinamento para todos eles durante 6 meses. Posteriormente, uma nova prova é aplicada e verifica-se que 41 deles apresentaram melhora e os restantes foram melhores na primeira prova. Utilizou-se o teste dos sinais para decidir se o treinamento funcionou, a um nível de significância de 5%, considerando que ocorreram 41 sinais positivos para os que apresentaram melhora e 23 negativos para os restantes. Sejam as hipóteses H₀: p = 0,50 (hipótese nula) e H₁: p > 0,50 (hipótese alternativa), em que p é a proporção populacional de sinais positivos. Aproximando a distribuição binomial pela normal, obteve-se o escore reduzido r (sem a correção de continuidade), para ser comparado com o valor crítico z da distribuição normal padrão (Z) tal que a probabilidade P(Z>z) = 0,05. O valor de r é tal que

Um conjunto mínimo de corte (minimal cut set) relacionase com um conjunto mínimo de caminho (minimal path set) através do Teorema de

Deseja-se testar se a altura média de indivíduos de uma população A é igual a dos indivíduos de uma população B. Considere hipoteticamente que a variância das alturas é conhecida e igual a 10cm² em ambas as populações. Seleciona-se amostras de n indivíduos de cada população. Seja x a média das alturas (em cm) na amostra de indivíduos da população A, e y a média das alturas (em cm) na amostra de indivíduos da população B. Um teste de hipóteses é montado da seguinte forma: se |x-y|>K, a hipótese de igualdade das médias é rejeitada.

Supondo normalidade dos dados, n deveria valer, para assegurar que o erro tipo I desse teste seja menor ou igual a 5%, aproximadamente:

Verificou-se que 80% dos pacientes de câncer de mama de um hospital eram negros. Uma amostra representativa de indivíduos saudáveis foi também obtida na cidade onde o hospital ficava localizado, com o objetivo de comparar a composição racial dos dois grupos. O pesquisador concluiu com nível de significância de 5% que o câncer de mama afeta mais aos indivíduos da raça negra. A conclusão, entretanto, não estava correta, visto que o pesquisador não estava ciente da composição racial da população de indivíduos que frequentavam aquele hospital (80% eram negros).

A conclusão errada do pesquisador foi:

Verificou-se em um estudo que em uma certa amostra de pessoas, entre as pessoas que jogavam baralho todos os dias, 20 em cada 1000 tinham a doença A. Entre as pessoas que não jogavam baralho todos os dias, 5 em cada 1000 tinham a doença A.

A explicação mais plausível para esse resultado é:

procedimento de análise de um gráfico de controle equivale a

As afirmativas abaixo referem-se aos seguintes assuntos: Distribuições de Probabilidade, Amostragem, Intervalos de Confi­ança, Teste de Hipóteses, Correlação e Regressão.

I - As distribuições: Binomial e Normal, referem-se a variáveis aleatórias discretas.
II - Na estimação por intervalo, duplicando-se o tamanho da amostra, o erro amostrai será reduzido à metade.
III - Na amostragem estratificada, um elemento da população não poderá estar simultaneamente em dois ou mais estratos.
IV - Num teste de hipóteses, o erro do tipo I consiste em aceitar a hipótese nula sendo ela falsa.
V - Na correlação simples, multiplicando-se as variáveis X e Y por uma constante positiva maior do que a unidade, o coeficiente de correlação será multiplicado por essa constante.
VI - No modelo de regressão linear simples Y =  é o intercepto e β é o coeficiente angular da reta de regressão.

São corretas apenas as afirmativas:

No caso de um teste estatístico clássico, com a hipótese nula H_o e a alternativa H₁ , cometer o erro do tipo II consiste em