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Q2340362 Estatística
Um pesquisador deseja avaliar a significância estatística da diferença entre as médias amostrais produzidas por dois conjuntos de dados, amostras 1 e 2, conforme mostra o quadro a seguir. Esses conjuntos de dados foram obtidos por amostragem aleatória de populações normais, sendo que a primeira amostra foi retirada da população N(μ1,σ2), e a segunda foi extraída da N(μ2,σ2). As duas amostras são independentes e possuem tamanhos distintos: 21 e 31, respectivamente. O quadro também apresenta duas estimativas diferentes para a variância populacional σ2: 5 (amostra 1) e 10 (amostra 2). Nessas condições, o pesquisador deseja testar a hipótese nula H0μ1μ2 contra a hipótese alternativa H1μ1 ≠ μ2 mediante aplicação do teste (paramétrico) t de Student para comparação de duas médias.



Considerando a situação hipotética apresentada, julgue o próximo item.



A avaliação da significância estatística da diferença entre as médias amostrais produzidas por esses dois conjuntos de dados deve ser feita com base na distribuição t de Student com 50 graus de liberdade.

Alternativas
Q2339669 Estatística
Para as variáveis Y e X , em que Y denota a variável resposta e X representa a variável regressora, a correlação linear de Pearson entre Y e X é 0,8, o desvio padrão amostral de Y é 2, e o desvio padrão amostral de X é 4. Nesse caso, a estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente angular da reta de regressão linear simples é igual a
Alternativas
Q2336516 Estatística
O plano amostral que consiste na divisão da população de N unidades em subconjuntos disjuntos N1, N2, ..., Nde unidades, respectivamente, tal que N = N1 + N2 + ... + Nl,  com a posterior seleção de uma amostra dentro de cada subconjunto, é denominada amostragem:
Alternativas
Q2336515 Estatística
A tabela ANOVA (ANalysis Of VAriance) a seguir foi obtida no Software R versão 4.2.0.

Imagem associada para resolução da questão


Com base nas informações da tabela, pode-se concluir que: 
Alternativas
Q2332935 Estatística
As variáveis número de horas de treinamento preventivo e número de acidentes de trabalho foram analisadas e forneceram a seguinte equação de regressão linear: Y previsto = 8,5 – 0,006X. Esta equação permite afirmar que:
Alternativas
Respostas
36: C
37: A
38: D
39: B
40: D