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A contagem de certa bactéria em uma lamínula
com cultura segue uma distribuição de Poisson
com parâmetro θ para uma área de 1,5 cm2
após um
tempo T. Então, o número esperado de bactérias
para certa lamínula, na área de 1,5 cm2
e passado
o tempo T é
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A enfermeira que tem a função de fazer as compras
para um hospital deseja verificar se o tubo que é
rosqueado em certo equipamento tem realmente
o diâmetro informado pelo fabricante, ou seja,
µ0
= 3,0 cm. Então, ela mede os diâmetros dos tubos
de último lote adquirido com n = 16 tubos e obtém
a média amostral x = 2,98 cm, o desvio padrão
s = 0,2 cm e a mediana ɳ = 2,975. Ela, antes, aplica
o teste estatístico de Shapiro-Wilk para verificar se
os dados amostrais seguem a distribuição normal
(Gaussiana) e aceita a Gaussianidade dos dados.
Assim, considerando como referência o valor
crítico de 5%, é correto afirmar que
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A aplicação da técnica da Análise da Variância para verificar a igualdade na média de vários níveis k de um fator supõe que cada observação tem como modelo linear a expressão yij = µ + αi + εij, onde µ é a média geral, α i é o efeito do nível i do fator e εij é o erro aleatório associado à observação j do nível i. Desta forma, é correto afirmar que é suposição para o modelo
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Seja o teste estatístico usado para verificar se a
hipótese nula H0
é verdadeira ou falsa. Existem
dois tipos de erro associados ao teste, o erro tipo
I e o erro tipo II. O erro tipo I é considerado o mais
importante. Então, é correto afirmar que
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Seja o teste estatístico usado para verificar se a
hipótese nula H0
é verdadeira ou falsa. O poder
do teste é a probabilidade de rejeitar H0
quando
a hipótese alternativa H1
é verdadeira, ou melhor,
β(θ,δc
) = Pθ
[rejeitar H0
|H0
é falsa] = Pθ
[δ(x) = 1]
= 1 - β, onde β é a probabilidade de erro tipo II.
É conveniente descrever a região crítica por
uma função indicadora δ que é chamada de
função crítica ou função teste. Assim, se δ(x) =
1 rejeita-se H0 e se δ(x) = 0 H0
é aceita. Assim, x
corresponde à amostra aleatória de tamanho
n tomada da população e T(x) é a estatística do
teste. Assim, tem-se a descrição do teste por:
δ(x)=
com c sendo o valor crítico
na distribuição de T(x). Então, é correto afirmar
que
com c sendo o valor crítico
na distribuição de T(x). Então, é correto afirmar
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O teste “t” de Student pode ser usado na
comparação das médias de dois grupos. Toma-se
uma amostra de cada grupo, calculam-se as
médias amostrais, os desvios padrões amostrais
e a estatística do teste. Mas existem três
condições para que a aplicação desse teste esteja
rigorosamente correta. Essas condições são:
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Existem duas versões para o teste “t” de Student
aplicado a dois grupos, a versão clássica e a
versão de Aspin-Welch. Geralmente, toma-se
uma amostra de tamanho n1
do primeiro grupo e
outra de tamanho n2
do segundo grupo. A seguir
calculam-se as médias amostrais, os desvios
padrões amostrais e a estatística do teste. Para decidir a versão do teste a ser aplicada, o correto é
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São exemplos de programas estatísticos (pacotes):
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O procedimento matricial usado para resolver
problemas de otimização de modelos de
programação linear colocados na forma normal
denomina-se
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Um modelo de programação linear está na forma
normal quando
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