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Em um modelo de regressão linear, a variância associada às estimativas obtidas pelo método da máxima verossimilhança é menor que as variâncias associadas às estimativas obtidas por mínimos quadrados.
Suponha que um advogado pretenda estimar o valor concedido para processos de danos morais com relação à idade do proponente. Para isso, ele observou que a relação entre essas variáveis é descrita por Y = -3.500 + 100 . X. Suponha, ainda, que com o objetivo de simplificar a interpretação do modelo, o advogado decida considerar uma nova variável, Z = X - 35, como regressora, criando um modelo com intercepto igual a zero. Nessa situação, é correto afirmar que a variância dos estimadores permanece inalterada
Em um modelo de regressão linear simples, o coeficiente de determinação cresce à medida que a correlação entre a variável resposta e a variável regressora aumenta.
O estimador de mínimos quadrados para um modelo de regressão linear simples para uma variável resposta IID, é não viciado e possui mínima variância.
Sendo o valor crítico, a 95% de confiança, igual a 2,26, os dados apresentam indícios de que a metodologia produzirá ganhos de produtividade.
O teste a ser aplicado possui 18 graus de liberdade.
Para verificar se a metodologia tem efeito, deve-se aplicar um teste para dados pareados.
A hipótese nula é a mesma, tanto para um teste com dados pareados quanto para um teste com dados independentes.
O teste dos sinais tende a ser mais liberal do que o teste a ser aplicado aos dados, uma vez que a magnitude do ganho da metodologia empregada não é considerada.
Foram pesquisados mais de 200 servidores.
O estudo em questão insere-se entre as restrições para o uso do teste qui-quadrado, visto que todos os valores esperados são maiores que 5.
Para calcular o p-valor da estatística qui-quadrado do respectivo problema, utilizando-se uma tabela da distribuição qui-quadrada, basta encontrar o valor mais próximo da estatística dentro da tabela, independentemente dos graus de liberdade.
Considere que os níveis críticos da distribuição qui-quadrado com 1 a 4 graus de liberdade sejam, respectivamente,
em que
= 36,15, em que O e E correspondam às contagens observadas e esperadas. Nesse caso, é correto afirmar, com 5% de significância, que não há evidências estatísticas que permitam rejeitar a hipótese de independência
Caso se pretenda fazer um teste qui-quadrado de homogeneidade no que se refere à eficiência entre os níveis de escolaridade, então a estatística do teste teria apenas 2 graus de liberdade.
Os valores esperados na hipótese de independência da diagonal principal da tabela de dados são, respectivamente, 7, 6, 26 e 38,8.
Para verificar se as variáveis estão associadas, pode-se utilizar o teste qui-quadrado com 4 graus de liberdade.
2 5 4 3 2 2 3 3,5 2,5 5
Com base nessas informações e considerando que μ representa a média populacional por juiz, julgue os itens subsequentes.
Para se calcular o poder do teste para a média populacional, bastaria alterar a hipótese nula para 2,5 mil, por exemplo, e depois calcular 1 - β, em que β é erro do tipo II.
2 5 4 3 2 2 3 3,5 2,5 5
Com base nessas informações e considerando que μ representa a média populacional por juiz, julgue os itens subsequentes.
Se o objetivo fosse apenas verificar a veracidade da afirmação de que os juízes analisam em média 3 mil processos por ano, então a hipótese nula seria do tipo bilateral, isto é, H0: μ ≠ 3 mil
2 5 4 3 2 2 3 3,5 2,5 5
Com base nessas informações e considerando que μ representa a média populacional por juiz, julgue os itens subsequentes.
Caso fosse utilizado o estimador da média dado pela soma dos 5 primeiros registros, então esse estimador seria não viciado e consistente.
2 5 4 3 2 2 3 3,5 2,5 5
Com base nessas informações e considerando que μ representa a média populacional por juiz, julgue os itens subsequentes.
A mediana dos processos é igual a 2 mil.