A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.

Para que a hipótese 2 seja satisfeita, espera-se que o gráfico de resíduos apresente pontos (x_i , ê_i) distribuídos aproximadamente em torno da reta y = α + βx.

A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.

No modelo de regressão linear simples estimado pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), a soma dos resíduos é sempre igual a zero.

Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item. 

Para um cliente com renda de 7 salários mínimos, o valor absoluto do erro ao se usar o modelo em questão frente ao dado amostral é superior a 2 meses.

Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item. 

Infere-se do modelo apresentado que quanto maior a renda do cliente, menor é o tempo que ele leva até decidir trocar de operadora.

Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item. 

No modelo apresentado, o parâmetro b representa o quanto a média da variável que mensura o tempo médio que um cliente leva até decidir trocar de operadora varia para um aumento unitário na variável renda.

Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.

Caso seja usado o plano amostral II, todos os motoristas que entrarem no estacionamento no dia escolhido terão igual probabilidade de serem entrevistados.

Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.

O plano amostral IV tem características de amostragem por conglomerados.

Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.

Uma amostra gerada pelo plano amostral II não pode ser classificada como uma amostra aleatória simples. 

Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.

O plano amostral III apresenta características de amostragem estratificada. 

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.

Se uma amostra-piloto fornece a estimativa de 10% para a proporção populacional, então é possível, com erro de 5% e nível de confiança de 95% (z_y = 1,96), estimar a proporção populacional com uma nova amostra aleatória simples de tamanho inferior a 140.

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.

Fixados y e e, o tamanho da amostra previsto pela fórmula n = z_y² p(1 – p)/e² será tanto maior quanto maior for a estimativa inicial usada para a proporção populacional.

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.

Se a população puder ser dividida em estratos, uma amostra estratificada utilizada para se estimar a proporção populacional terá tamanho maior que uma amostra aleatória simples com o mesmo objetivo, a mesma margem de erro e o mesmo nível de confiança. 

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.

Mesmo fixados y e e, caso nenhuma informação acerca da população seja conhecida, não é possível determinar o tamanho de uma amostra que possa ser utilizada para estimar a proporção populacional.

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.

Uma amostra por conglomerados utilizada para se estimar a proporção populacional terá tamanho maior que uma amostra aleatória simples com o mesmo objetivo, a mesma margem de erro e o mesmo nível de confiança. 

Com base nas informações precedentes, considerando H₀: μ = 18,0 GB/mês contra H₁: μ <18,0 GB/mês e t_{(35; 0,97)} = 1,944, julgue o próximos item.

Ao nível de 3% de significância, há evidências suficientes para rejeitar H₀.

Com base nas informações precedentes, considerando H₀: μ = 18,0 GB/mês contra H₁: μ <18,0 GB/mês e t_{(35; 0,97)} = 1,944, julgue o próximos item.

Para o caso em tela, o poder do teste estatístico de hipóteses é a probabilidade de não rejeitar uma hipótese nula, sendo ela falsa.

No que se refere a estimação intervalar, julgue o próximo item.

Considere que certo programa do governo federal forneça Internet via satélite para áreas rurais, comunidades isoladas, escolas, postos de saúde e centros comunitários onde o acesso à Internet é limitado ou inexistente. Considere, ainda, que, em determinado estado brasileiro, testes tenham mostrado que 385 dos 500 pontos avaliados apresentaram cobertura adequada de sinal. Com base nessa situação hipotética, considerando-se o nível de confiança de 95% com z_(1−a/2) = 1,96, é correto afirmar que a amplitude do intervalo de confiança obtida por meio da abordagem otimista será sempre maior que a obtida por meio da abordagem conservadora.

No que se refere a estimação intervalar, julgue o próximo item.

Considere a situação em que uma especialista em gestão de telecomunicações esteja interessada em obter estimativas intervalares para o parâmetro θ, que representa o consumo médio de dados de Internet em determinada região do Brasil no primeiro semestre de 2025. Supondo que a especialista obteve duas estimativas intervalares, sendo: o intervalo de confiança (caso frequentista), satisfazendo P(θ ∈ I_conf(x)) = 0,90, e o intervalo de credibilidade (caso bayesiano), tal que

P(θ ∈ I_cred | X=x) = 0,90.

É correto afirmar que, com base no intervalo de confiança, existe uma probabilidade de 90% do parâmetro θ pertencer ao intervalo obtido.

A partir dessa situação hipotética, e supondo que a audiência do telejornal siga uma distribuição normal, julgue o item subsecutivo, assumindo um nível de confiança de 94% (z_1−a/2 = 1,88).

Infere-se das informações apresentadas que o intervalo de confiança para a média dos pontos de audiência em todo o mês é dado por IC_0,94(µ) = [33,38; 36,02].