Questões de Concurso Público DETRAN-DF 2009 para Estatístico
Foram encontradas 50 questões
Q73780
Estatística
Texto associado
Em uma análise de fluxo de tráfego por teoria de filas,
um trecho de uma rodovia de interesse, possuindo H metros de
extensão, foi subdividido em segmentos de comprimento L, em
que L representa, em metros, o mínimo espaço requerido por um
veículo para trafegar com segurança, conforme ilustra a figura
acima. A capacidade máxima de veículos é igual a
.
A taxa de chegada de veículos nesse trecho da rodovia
é definida por m =
, em que 
é o número esperado de
veículos que entram nesse trecho da rodovia no tempo t e
é a
velocidade média do fluxo de tráfego no instante t. A taxa de
serviço é definida por S =
.
Um veículo entra no sistema de fila quando ele inicia o
percurso nesse trecho da rodovia, e ele sai do sistema quando o
percurso nesse trecho é finalizado.
Baykal-Gursoy et alli, European Journal of Operational
Research, 195, p. 127-138, 2009 (com adaptações).
Considerando-se as informações acima, relativas a uma fila
simples, baseada no processo de vida e morte, com taxas de
chegada e de serviço constantes, com servidor único (s = 1), e em
condição de estado de equilíbrio, julgue os itens de 89 a 93.
Em uma análise de fluxo de tráfego por teoria de filas,
um trecho de uma rodovia de interesse, possuindo H metros de
extensão, foi subdividido em segmentos de comprimento L, em
que L representa, em metros, o mínimo espaço requerido por um
veículo para trafegar com segurança, conforme ilustra a figura
acima. A capacidade máxima de veículos é igual a
.A taxa de chegada de veículos nesse trecho da rodovia
é definida por m =
, em que é o número esperado deveículos que entram nesse trecho da rodovia no tempo t e
é avelocidade média do fluxo de tráfego no instante t. A taxa de
serviço é definida por S =
.Um veículo entra no sistema de fila quando ele inicia o
percurso nesse trecho da rodovia, e ele sai do sistema quando o
percurso nesse trecho é finalizado.
Baykal-Gursoy et alli, European Journal of Operational
Research, 195, p. 127-138, 2009 (com adaptações).
Considerando-se as informações acima, relativas a uma fila
simples, baseada no processo de vida e morte, com taxas de
chegada e de serviço constantes, com servidor único (s = 1), e em
condição de estado de equilíbrio, julgue os itens de 89 a 93.
A probabilidade de que nenhum veículo esteja trafegando no trecho é igual a 
.
.
Q73781
Estatística
Texto associado
Em uma análise de fluxo de tráfego por teoria de filas,
um trecho de uma rodovia de interesse, possuindo H metros de
extensão, foi subdividido em segmentos de comprimento L, em
que L representa, em metros, o mínimo espaço requerido por um
veículo para trafegar com segurança, conforme ilustra a figura
acima. A capacidade máxima de veículos é igual a.
A taxa de chegada de veículos nesse trecho da rodovia
é definida por m =, em que é o número esperado de
veículos que entram nesse trecho da rodovia no tempo t e é a
velocidade média do fluxo de tráfego no instante t. A taxa de
serviço é definida por S = .
Um veículo entra no sistema de fila quando ele inicia o
percurso nesse trecho da rodovia, e ele sai do sistema quando o
percurso nesse trecho é finalizado.
Baykal-Gursoy et alli, European Journal of Operational
Research, 195, p. 127-138, 2009 (com adaptações).
Considerando-se as informações acima, relativas a uma fila
simples, baseada no processo de vida e morte, com taxas de
chegada e de serviço constantes, com servidor único (s = 1), e em
condição de estado de equilíbrio, julgue os itens de 89 a 93.
Em uma análise de fluxo de tráfego por teoria de filas,
um trecho de uma rodovia de interesse, possuindo H metros de
extensão, foi subdividido em segmentos de comprimento L, em
que L representa, em metros, o mínimo espaço requerido por um
veículo para trafegar com segurança, conforme ilustra a figura
acima. A capacidade máxima de veículos é igual a
.A taxa de chegada de veículos nesse trecho da rodovia
é definida por m =
, em que é o número esperado deveículos que entram nesse trecho da rodovia no tempo t e
é avelocidade média do fluxo de tráfego no instante t. A taxa de
serviço é definida por S =
.Um veículo entra no sistema de fila quando ele inicia o
percurso nesse trecho da rodovia, e ele sai do sistema quando o
percurso nesse trecho é finalizado.
Baykal-Gursoy et alli, European Journal of Operational
Research, 195, p. 127-138, 2009 (com adaptações).
Considerando-se as informações acima, relativas a uma fila
simples, baseada no processo de vida e morte, com taxas de
chegada e de serviço constantes, com servidor único (s = 1), e em
condição de estado de equilíbrio, julgue os itens de 89 a 93.
Em determinado instante t, o número médio de veículos no sistema de fila será igual a 
.
.
Q73782
Estatística
Texto associado
Em uma análise de fluxo de tráfego por teoria de filas,
um trecho de uma rodovia de interesse, possuindo H metros de
extensão, foi subdividido em segmentos de comprimento L, em
que L representa, em metros, o mínimo espaço requerido por um
veículo para trafegar com segurança, conforme ilustra a figura
acima. A capacidade máxima de veículos é igual a.
A taxa de chegada de veículos nesse trecho da rodovia
é definida por m =, em que é o número esperado de
veículos que entram nesse trecho da rodovia no tempo t e é a
velocidade média do fluxo de tráfego no instante t. A taxa de
serviço é definida por S = .
Um veículo entra no sistema de fila quando ele inicia o
percurso nesse trecho da rodovia, e ele sai do sistema quando o
percurso nesse trecho é finalizado.
Baykal-Gursoy et alli, European Journal of Operational
Research, 195, p. 127-138, 2009 (com adaptações).
Considerando-se as informações acima, relativas a uma fila
simples, baseada no processo de vida e morte, com taxas de
chegada e de serviço constantes, com servidor único (s = 1), e em
condição de estado de equilíbrio, julgue os itens de 89 a 93.
Em uma análise de fluxo de tráfego por teoria de filas,
um trecho de uma rodovia de interesse, possuindo H metros de
extensão, foi subdividido em segmentos de comprimento L, em
que L representa, em metros, o mínimo espaço requerido por um
veículo para trafegar com segurança, conforme ilustra a figura
acima. A capacidade máxima de veículos é igual a
.A taxa de chegada de veículos nesse trecho da rodovia
é definida por m =
, em que é o número esperado deveículos que entram nesse trecho da rodovia no tempo t e
é avelocidade média do fluxo de tráfego no instante t. A taxa de
serviço é definida por S =
.Um veículo entra no sistema de fila quando ele inicia o
percurso nesse trecho da rodovia, e ele sai do sistema quando o
percurso nesse trecho é finalizado.
Baykal-Gursoy et alli, European Journal of Operational
Research, 195, p. 127-138, 2009 (com adaptações).
Considerando-se as informações acima, relativas a uma fila
simples, baseada no processo de vida e morte, com taxas de
chegada e de serviço constantes, com servidor único (s = 1), e em
condição de estado de equilíbrio, julgue os itens de 89 a 93.
O tempo médio de permanência de um veículo no sistema é igual a 
.
.
Q73783
Estatística
Texto associado
Em uma análise de fluxo de tráfego por teoria de filas,
um trecho de uma rodovia de interesse, possuindo H metros de
extensão, foi subdividido em segmentos de comprimento L, em
que L representa, em metros, o mínimo espaço requerido por um
veículo para trafegar com segurança, conforme ilustra a figura
acima. A capacidade máxima de veículos é igual a.
A taxa de chegada de veículos nesse trecho da rodovia
é definida por m =, em que é o número esperado de
veículos que entram nesse trecho da rodovia no tempo t e é a
velocidade média do fluxo de tráfego no instante t. A taxa de
serviço é definida por S = .
Um veículo entra no sistema de fila quando ele inicia o
percurso nesse trecho da rodovia, e ele sai do sistema quando o
percurso nesse trecho é finalizado.
Baykal-Gursoy et alli, European Journal of Operational
Research, 195, p. 127-138, 2009 (com adaptações).
Considerando-se as informações acima, relativas a uma fila
simples, baseada no processo de vida e morte, com taxas de
chegada e de serviço constantes, com servidor único (s = 1), e em
condição de estado de equilíbrio, julgue os itens de 89 a 93.
Em uma análise de fluxo de tráfego por teoria de filas,
um trecho de uma rodovia de interesse, possuindo H metros de
extensão, foi subdividido em segmentos de comprimento L, em
que L representa, em metros, o mínimo espaço requerido por um
veículo para trafegar com segurança, conforme ilustra a figura
acima. A capacidade máxima de veículos é igual a
.A taxa de chegada de veículos nesse trecho da rodovia
é definida por m =
, em que é o número esperado deveículos que entram nesse trecho da rodovia no tempo t e
é avelocidade média do fluxo de tráfego no instante t. A taxa de
serviço é definida por S =
.Um veículo entra no sistema de fila quando ele inicia o
percurso nesse trecho da rodovia, e ele sai do sistema quando o
percurso nesse trecho é finalizado.
Baykal-Gursoy et alli, European Journal of Operational
Research, 195, p. 127-138, 2009 (com adaptações).
Considerando-se as informações acima, relativas a uma fila
simples, baseada no processo de vida e morte, com taxas de
chegada e de serviço constantes, com servidor único (s = 1), e em
condição de estado de equilíbrio, julgue os itens de 89 a 93.
Considerando-se que o processo de chegada seja de Poisson, o intervalo médio de tempo entre chegadas de dois veículos consecutivos é igual a
.
.
Q73784
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,
, o estudo considerou um modelo
na forma
, em que i = 1, 2, ..., n, 
é um parâmetro de
posição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por
, em
que
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A média e a variância do erro aleatório 
são, respectivamente, iguais a zero e a 
.
são, respectivamente, iguais a zero e a .
Q73785
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A distribuição dos erros aleatórios é simétrica em torno de zero.
Q73786
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A média amostral
é o estimador de máxima verossimilhança para 
.
é o estimador de máxima verossimilhança para .
Q73787
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A variância amostral é um estimador tendencioso para 
.
.
Q73788
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A distribuição dos tempos 
pertence à família exponencial.
pertence à família exponencial.
Q73789
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
O desvio médio absoluto
é o estimador de máxima verossimilhança para 
.
é o estimador de máxima verossimilhança para .
Q73790
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A mediana amostral, embora seja um estimador robusto, é assintoticamente menos eficiente do que a média amostral.
Q73791
Estatística
Texto associado
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
Para avaliar se a distribuição do uso do cinto é a mesma para as três faixas etárias, a estatística qui-quadrado do teste de homogeneidade é maior que 30 e menor que 40.
Q73792
Estatística
Texto associado
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
O coeficiente de contingência é maior que 
.
.
Q73793
Estatística
Texto associado
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
O coeficiente de associação 
é uma medida baseada na estatística qui-quadrado de Pearson que assume valores entre 0 e
para tabelas com dimensão 3 × 3.
é uma medida baseada na estatística qui-quadrado de Pearson que assume valores entre 0 e para tabelas com dimensão 3 × 3.
Q73794
Estatística
Texto associado
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
O coeficiente de associação 
assimétrico, em que 
, é uma medida baseada na estatística qui-quadrado que permite predizer a categoria da variável coluna (C) com base na categoria da variável linha (R), assumindo-se que C é independente de R.
assimétrico, em que , é uma medida baseada na estatística qui-quadrado que permite predizer a categoria da variável coluna (C) com base na categoria da variável linha (R), assumindo-se que C é independente de R.
Q73795
Estatística
Texto associado
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Tendo como referência o texto acima e os dados mostrados na tabela,
julgue os itens subsequentes.
Em tabelas com dimensão 3 × 3, o coeficiente V de Cramer e o coeficiente de Tshuprow são iguais.
Q73796
Estatística
Texto associado
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Considerando-se que, na tabela anterior, o uso de cinto de
segurança seja considerado uma variável ordinal em função
do nível de segurança e atribuindo-se escore 0 para nenhum
cinto, 1 para cintos de dois pontos e 2 para cintos de três
pontos, as seguintes estatísticas foram obtidas:
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Considerando-se que, na tabela anterior, o uso de cinto de
segurança seja considerado uma variável ordinal em função
do nível de segurança e atribuindo-se escore 0 para nenhum
cinto, 1 para cintos de dois pontos e 2 para cintos de três
pontos, as seguintes estatísticas foram obtidas:
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
O valor 
de Kendall é maior que 0,15 e menor que 0,20.
de Kendall é maior que 0,15 e menor que 0,20.
Q73797
Estatística
Texto associado
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Considerando-se que, na tabela anterior, o uso de cinto de
segurança seja considerado uma variável ordinal em função
do nível de segurança e atribuindo-se escore 0 para nenhum
cinto, 1 para cintos de dois pontos e 2 para cintos de três
pontos, as seguintes estatísticas foram obtidas:
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Considerando-se que, na tabela anterior, o uso de cinto de
segurança seja considerado uma variável ordinal em função
do nível de segurança e atribuindo-se escore 0 para nenhum
cinto, 1 para cintos de dois pontos e 2 para cintos de três
pontos, as seguintes estatísticas foram obtidas:
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
A medida de associação 
de Stuart é maior que 0,16 e menor que 0,25.
de Stuart é maior que 0,16 e menor que 0,25.
Q73798
Estatística
Texto associado
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Considerando-se que, na tabela anterior, o uso de cinto de
segurança seja considerado uma variável ordinal em função
do nível de segurança e atribuindo-se escore 0 para nenhum
cinto, 1 para cintos de dois pontos e 2 para cintos de três
pontos, as seguintes estatísticas foram obtidas:
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Considerando-se que, na tabela anterior, o uso de cinto de
segurança seja considerado uma variável ordinal em função
do nível de segurança e atribuindo-se escore 0 para nenhum
cinto, 1 para cintos de dois pontos e 2 para cintos de três
pontos, as seguintes estatísticas foram obtidas:
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
Em tabelas com dimensão 3 × 3, a estatística 
de Goodman e Kruskal é equivalente à estatística Q de Yule.
de Goodman e Kruskal é equivalente à estatística Q de Yule.
Q73799
Estatística
Texto associado
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Considerando-se que, na tabela anterior, o uso de cinto de
segurança seja considerado uma variável ordinal em função
do nível de segurança e atribuindo-se escore 0 para nenhum
cinto, 1 para cintos de dois pontos e 2 para cintos de três
pontos, as seguintes estatísticas foram obtidas:
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
A tabela de contingência acima foi obtida a partir de uma pesquisa
acerca do uso de cintos de segurança por passageiros do banco
traseiro em veículos de passeio, em determinada região
metropolitana.
Considerando-se que, na tabela anterior, o uso de cinto de
segurança seja considerado uma variável ordinal em função
do nível de segurança e atribuindo-se escore 0 para nenhum
cinto, 1 para cintos de dois pontos e 2 para cintos de três
pontos, as seguintes estatísticas foram obtidas:
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
A estatística D de Somers (linha
coluna) é maior que 0,15 e menor que 0,20.
coluna) é maior que 0,15 e menor que 0,20. 
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