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Com base nos dados apresentados na tabela, pode-se afirmar que

Considerando que ∑x = 600 ∑x2 = 40200 , ∑xy = 14960, ∑y = 276 a equação de regressão linear da quantidade sobre o tempo é dada por
H0 : μ = μ0 versus H0: μ = μ1
e α e β são probabilidades de cometer os erros do tipo I e tipo II, respectivamente. O tamanho de amostra n requerida para esse caso é: (Z - quantis da distribuição normal com relação a α e β).
Passo 1 – gere α 1 , ..., α n de uma distribuição uniforme U(a, b);
Passo 2 – calcule g(α 1 ) , ..., g(α n )
Passo 3 – calcule a média amostral g*=( g(α 1 ) + ...+ g(α n ))/n;
Passo 4 – calcule Î=(b-a)g*.
Pode-se dizer, em relação ao algoritimo acima, que trata-se do
X. (z / α 2 =1,96, tα /2;9 = 2,26)

Então o comprimento de arco da curva com equações paramétricas x=2t 3 e y=4t 2 para tde 0 a 1 é

Assim o valor da constante c e Q1 , o primeiro quartil da distribuição de X, são:
E – é o módulo de elasticidade
G – é o módulo de cisalhamento
v – é o coeficiente de Poisson