Exercícios Resolvidos sobre Inferência Estatística - Testes Hipóteses e Intervalos de Confiança

MARQUE UMA ÚNICA ALTERNATIVA CORRETA 1 Em relação à inferência estatística é correto que I O teste de MannWhitney é usado quando há participantes diferentes em cada condição e o teste Wilcoxon é usado quando há os mesmos participantes em ambas as condições II O nível de significância de determinado intervalo de confiança corresponde à probabilidade de o verdadeiro valor do parâmetro estar contido nesse intervalo III Em um teste de hipóteses para se comparar duas médias amostrais o tamanho amostral é um fator importante pois à medida que o tamanho da amostra aumenta a probabilidade do erro tipo I nível de significância do teste tende a diminuir IV Testes nãoparamétricos necessitam da hipótese de normalidade e de grandes amostras a Somente I b Somente II c Somente III d Somente IV 2 Quanto mais estreitos forem os intervalos de confiança a Menor será o nível de significância b Maior a confiança nos resultados c Menos se pode depender dos resultados d Maior a chance de os resultados terem ocorrido por erro amostral 3 Nos problemas de estimativa de média utilizase a variável t de Student quando a A distribuição é normal o desvio padrão da população é conhecido e o tamanho da amostra é inferior a 30 b A distribuição não é normal o desvio padrão da população é conhecido e o tamanho da amostra é inferior a 30 c A distribuição é normal o desvio padrão da população é desconhecido e o tamanho da amostra é inferior a 30 d A distribuição é normal o desvio padrão da população é conhecido e o tamanho da amostra é superior ou igual a 30 4 Se diminuir a margem de erro máximo absoluto de estimativa o que deve acontecer com o tamanho da amostra a Aumentar b Diminuir c Permanecer igual d Nada se pode afirmar 5 Se os limites de confiança de 95 em torno da diferença das médias em um teste t de Student são 20 e 25 podemos concluir que se repetirmos o estudo 100 vezes então a Nossos resultados serão estatisticamente significativos 5 vezes b Nossos resultados serão estatisticamente significativos 95 vezes c Em 95 das vezes a diferença das médias populacionais estará entre 20 e 25 5 das vezes a diferença das médias populacionais estará fora desse limite d Em 5 das vezes a diferença das médias populacionais estará entre 20 e 25 95 das vezes a diferença das médias populacionais estará fora desse limite 6 Quais das seguintes são hipóteses concernentes ao uso dos testes paramétricos a Os dados devem estar normalmente distribuídos b As amostras testadas devem ter aproximadamente as mesmas variâncias c Não devemos ter valores extremos d Todas as alternativas 7 O objetivo de um Teste de Hipótese consiste em verificar se são verdadeiras as afirmações sobre os parâmetros de uma população Com relação aos Testes de Hipóteses é correto afirmar a Quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é diferente de um valor numérico se está diante de um teste bilateral b Quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é maior do que um valor numérico se está diante de um teste unilateral à esquerda c Quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é menor do que um valor numérico se está diante de um teste unilateral à direita d Nos Testes de Hipótese a Hipótese nula é a previsão que existe interação entre as variáveis 8 Se você obtém um nível de significância de 5 o que isso significa a A probabilidade de que a hipótese nula seja verdadeira é 5 b A probabilidade de que a hipótese nula seja falsa é 5 c A probabilidade de que a hipótese alternativa é 5 d A probabilidade de se obter o efeito por erro amostral se a hipótese nula for verdadeira é 5 9 ANOVA paramétrica de um fator é uma generalização do a Teste para igualdade de duas variâncias b Teste Quiquadrado c Teste t pareado d Teste t independente 10 É correto afirmar que o teste não paramétrico de McNemar compara a Duas medianas e as amostras são emparelhadas b Duas medianas e as amostras são independentes c Duas proporções e as amostras são emparelhadas d Três ou mais proporções e as amostras são independentes 11 Desejase testar se duas amostras independentes provêm de populações idênticas sem precisar supor que as populações originais tenham a forma aproximada da distribuição normal O teste estatístico mais apropriado para essa situação é o teste a Teste de Wilcoxon para observações pareadas b Teste U de MannWhitney c Teste H de KruskalWallis d Teste de Fisher 12 Em um modelo de regressão linear simples a O parâmetro de inclinação da reta é igual à tangente do ângulo formado entre a reta e o eixo Oy b O parâmetro de inclinação da reta é igual ao cosseno do ângulo formado entre a reta e o eixo Ox c A inclinação da reta é proporcional à correlação entre a variável explicada e a variável explicativa d Se o intercepto do modelo for nulo a variável explicada assume o valor zero quando a variável explicativa for igual ao inverso da inclinação da reta 13 O coeficiente de determinação na regressão linear a Mede a capacidade de predição b Mede a magnitude da inclinação da reta de regressão c Sua magnitude não depende do intervalo de variação do regressor X d Mede a proporção da variabilidade da variável resposta Y que é explicada pelo regressor X 16 A qualidade do modelo de regressão linear obtido com a aplicação do método dos mínimos quadrados é o coeficiente de determinação que é a Inversamente proporcional à variável explicada pela variável independente b Inversamente proporcional à soma dos quadrados devido à regressão c Diretamente proporcional à variação explicada pela variável dependente d Diretamente proporcional à variação explicada pela variável independente 17 Um erro do tipo II ocorre quando a A hipótese nula não é rejeitada quando deveria ter sido b A hipótese nula é rejeitada quando deveria ter sido c A hipótese nula é rejeitada quando não deveria ter sido d A hipótese nula não é rejeitada quando não deveria ter sido 18 Observandose uma distribuição de tStudent que possibilita a identificação da incerteza do valor médio de uma amostra considerandose um dado intervalo de confiança verificase que a O número de graus de liberdade é diretamente proporcional aos valores da distribuição b Quanto maior o grau de liberdade da distribuição menor a aproximação a uma distribuição normal c O nível de confiança de 90 apresenta valores maiores que o nível 975 d O intervalo de confiança é a probabilidade que a incerteza a ser obtida inclua a média 19 Como é possível através de análises estatísticas verificar se existe a correlação entre variáveis independente e a dependente a Através do Coeficiente de Determinação R2 que é um número que vai de 0 a 1 b Através da ANOVA utilizando o teste F c Através da estimativa r que é um número que pode tomar valores entre 1 e 1 d Através do desviopadrão 20 Em modelo de regressão linear múltipla em que é utilizada variável qualitativa com duas categorias que se excluem mutuamente é chamada de variável a Dummy b Tukey c Shaphiro Wilk d Kolgomorov Smirnov MARQUE UMA ÚNICA ALTERNATIVA CORRETA 1 Em relação à inferência estatística é correto que I O teste de MannWhitney é usado quando há participantes diferentes em cada condição e o teste Wilcoxon é usado quando há os mesmos participantes em ambas as condições Verdadeiro Wilcoxon é para amostras pareadas dependentes mesmos participantes e MannWhitney para amostras independentes Ambos os testes são nãoparamétricos II O nível de significância de determinado intervalo de confiança corresponde à probabilidade de o verdadeiro valor do parâmetro estar contido nesse intervalo Falso nível de confiança de um intervalo de confiança representa a frequência a proporção dos possíveis intervalos de confiança que contêm o parâmetro da população III Em um teste de hipóteses para se comparar duas médias amostrais o tamanho amostral é um fator importante pois à medida que o tamanho da amostra aumenta a probabilidade do erro tipo I nível de significância do teste tende a diminuir Falso O tamanho da amostra é um componente importante nos testes de hipóteses mas o aumento do tamanho da amostra não afeta a probabilidade de um erro do tipo I mas sim do tipo II IV Testes nãoparamétricos necessitam da hipótese de normalidade e de grandes amostras Falso Justamente o contrário são utilizados quando a hipótese de normalidade não é satisfeita a Somente I b Somente II c Somente III d Somente IV 2 Quanto mais estreitos forem os intervalos de confiança a Menor será o nível de significância b Maior a confiança nos resultados c Menos se pode depender dos resultados d Maior a chance de os resultados terem ocorrido por erro amostral ICs mais estreitos indicam uma estimativa mais precisa dos parâmetros da população 3 Nos problemas de estimativa de média utilizase a variável t de Student quando a A distribuição é normal o desvio padrão da população é conhecido e o tamanho da amostra é inferior a 30 b A distribuição não é normal o desvio padrão da população é conhecido e o tamanho da amostra é inferior a 30 c A distribuição é normal o desvio padrão da população é desconhecido e o tamanho da amostra é inferior a 30 d A distribuição é normal o desvio padrão da população é conhecido e o tamanho da amostra é superior ou igual a 30 O teste t pressupõe normalidade da distribuição e é utilizado quando o desvio padrão populacional não é conhecido e a amostra é pequena em geral inferior a 30 4 Se diminuir a margem de erro máximo absoluto de estimativa o que deve acontecer com o tamanho da amostra a Aumentar b Diminuir c Permanecer igual d Nada se pode afirmar Quanto menor a margem de erro aceitável maior será o tamanho da amostral são inversamente proporcionais isto é uma maior amostra resulta em menor margem de erro 5 Se os limites de confiança de 95 em torno da diferença das médias em um teste t de Student são 20 e 25 podemos concluir que se repetirmos o estudo 100 vezes então a Nossos resultados serão estatisticamente significativos 5 vezes b Nossos resultados serão estatisticamente significativos 95 vezes c Em 95 das vezes a diferença das médias populacionais estará entre 20 e 25 5 das vezes a diferença das médias populacionais estará fora desse limite d Em 5 das vezes a diferença das médias populacionais estará entre 20 e 25 95 das vezes a diferença das médias populacionais estará fora desse limite Se o intervalo de confiança de 95 para a diferença das médias é entre 20 e 25 isso significa que se o estudo fosse repetido muitas vezes esperaríamos que a diferença das médias da população caísse nesse intervalo em 95 dos casos 6 Quais das seguintes são hipóteses concernentes ao uso dos testes paramétricos a Os dados devem estar normalmente distribuídos b As amostras testadas devem ter aproximadamente as mesmas variâncias c Não devemos ter valores extremos d Todas as alternativas i Os dados precisam ser normalmente distribuídos ii Variâncias iguais é uma suposição de alguns testes paramétricos como ANOVA mas há testes paramétricos que lidam com variâncias não iguais como o tStudent para variâncias não homogêneas iii Sobre valores extremos não são desejáveis pois atrapalham a simetria da distribuição mas não necessariamente impedem o uso o teste t por exemplo é muito robusto Dadas as alternativas iria de a ou d Depende de como o professor passou essa parte Sobre a igualdade das variâncias e valores extremos depende da situação Não é algo preto no branco 7 O objetivo de um Teste de Hipótese consiste em verificar se são verdadeiras as afirmações sobre os parâmetros de uma população Com relação aos Testes de Hipóteses é correto afirmar a Quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é diferente de um valor numérico se está diante de um teste bilateral b Quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é maior do que um valor numérico se está diante de um teste unilateral à esquerda seria à direita c Quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é menor do que um valor numérico se está diante de um teste unilateral à direita seria à esquerda d Nos Testes de Hipótese a Hipótese nula é a previsão que existe interação entre as variáveis 8 Se você obtém um nível de significância de 5 o que isso significa a A probabilidade de que a hipótese nula seja verdadeira é 5 b A probabilidade de que a hipótese nula seja falsa é 5 c A probabilidade de que a hipótese alternativa é 5 d A probabilidade de se obter o efeito por erro amostral se a hipótese nula for verdadeira é 5 Um nível de significância de 5 significa que estamos dispostos a aceitar uma chance de 5 cometer um erro Tipo I rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira 9 ANOVA paramétrica de um fator é uma generalização do a Teste para igualdade de duas variâncias b Teste Quiquadrado c Teste t pareado d Teste t independente Enquanto o teste t é usado para comparar as médias de dois grupos a ANOVA é usada para comparar as médias de três ou mais grupos independentes 10 É correto afirmar que o teste não paramétrico de McNemar compara a Duas medianas e as amostras são emparelhadas b Duas medianas e as amostras são independentes c Duas proporções e as amostras são emparelhadas d Três ou mais proporções e as amostras são independentes O teste de McNemar é um teste não paramétrico para comparar duas proporções onde as amostras estão emparelhadas 11 Desejase testar se duas amostras independentes provêm de populações idênticas sem precisar supor que as populações originais tenham a forma aproximada da distribuição normal O teste estatístico mais apropriado para essa situação é o teste a Teste de Wilcoxon para observações pareadas b Teste U de MannWhitney c Teste H de KruskalWallis d Teste de Fisher Este teste é uma alternativa não paramétrica não precisa supor normalidade ao teste t de Student e é usado para testar a hipótese de que as duas amostras foram extraídas de populações com a mesma distribuição 12 Em um modelo de regressão linear simples a O parâmetro de inclinação da reta é igual à tangente do ângulo formado entre a reta e o eixo Oy b O parâmetro de inclinação da reta é igual ao cosseno do ângulo formado entre a reta e o eixo Ox c A inclinação da reta é proporcional à correlação entre a variável explicada e a variável explicativa d Se o intercepto do modelo for nulo a variável explicada assume o valor zero quando a variável explicativa for igual ao inverso da inclinação da reta A inclinação da reta é determinada pela relação entre a variável dependente e a variável independente É uma medida de quão forte é a relação linear entre as duas variáveis 13 O coeficiente de determinação na regressão linear a Mede a capacidade de predição b Mede a magnitude da inclinação da reta de regressão c Sua magnitude não depende do intervalo de variação do regressor X d Mede a proporção da variabilidade da variável resposta Y que é explicada pelo regressor X O R² mede quanto da variabilidade em Y o modelo por meio do regressor X consegue explicar br Sy Sx 060 20 15 080 a200801012 y 080x 12 Letra a b080 a150806033 y080 x33 Letra a 16 A qualidade do modelo de regressão linear obtido com a aplicação do método dos mínimos quadrados é o coeficiente de determinação que é a Inversamente proporcional à variável explicada pela variável independente b Inversamente proporcional à soma dos quadrados devido à regressão c Diretamente proporcional à variação explicada pela variável dependente d Diretamente proporcional à variação explicada pela variável independente Já explicado em 13 Quanto maior o R² maior a proporção explicada 17 Um erro do tipo II ocorre quando a A hipótese nula não é rejeitada quando deveria ter sido b A hipótese nula é rejeitada quando deveria ter sido c A hipótese nula é rejeitada quando não deveria ter sido d A hipótese nula não é rejeitada quando não deveria ter sido Erro Tipo II é quando se falha em rejeitar H0 quando ela é falsa 18 Observandose uma distribuição de tStudent que possibilita a identificação da incerteza do valor médio de uma amostra considerandose um dado intervalo de confiança verificase que a O número de graus de liberdade é diretamente proporcional aos valores da distribuição b Quanto maior o grau de liberdade da distribuição menor a aproximação a uma distribuição normal c O nível de confiança de 90 apresenta valores maiores que o nível 975 d O intervalo de confiança é a probabilidade que a incerteza a ser obtida inclua a média O IC é uma estimativa de um intervalo em que é provável que o valor do parâmetro esteja com base na amostra de dados Logo o IC de fato ndica a probabilidade de que a incerteza em torno da média amostral inclua a verdadeira média da população 19 Como é possível através de análises estatísticas verificar se existe a correlação entre variáveis independente e a dependente a Através do Coeficiente de Determinação R2 que é um número que vai de 0 a 1 b Através da ANOVA utilizando o teste F c Através da estimativa r que é um número que pode tomar valores entre 1 e 1 d Através do desviopadrão A correlação entre duas variáveis geralmente medida pelo coeficiente de correlação de Pearson r que varia de 1 a 1 correlação negativa perfeita até correlação positiva perfeita 20 Em modelo de regressão linear múltipla em que é utilizada variável qualitativa com duas categorias que se excluem mutuamente é chamada de variável a Dummy b Tukey c Shaphiro Wilk d Kolgomorov Smirnov Variáveis dummy bináriasindicadorassão variáveis que assumem valores de 0 ou 1 para indicar a presença ou ausência de algum efeito MARQUE UMA ÚNICA ALTERNATIVA CORRETA 1 Em relação à inferência estatística é correto que I O teste de MannWhitney é usado quando há participantes diferentes em cada condição e o teste Wilcoxon é usado quando há os mesmos participantes em ambas as condições Verdadeiro Wilcoxon é para amostras pareadas dependentes mesmos participantes e MannWhitney para amostras independentes Ambos os testes são nãoparamétricos II O nível de significância de determinado intervalo de confiança corresponde à probabilidade de o verdadeiro valor do parâmetro estar contido nesse intervalo Falso nível de confiança de um intervalo de confiança representa a frequência a proporção dos possíveis intervalos de confiança que contêm o parâmetro da população III Em um teste de hipóteses para se comparar duas médias amostrais o tamanho amostral é um fator importante pois à medida que o tamanho da amostra aumenta a probabilidade do erro tipo I nível de significância do teste tende a diminuir Falso O tamanho da amostra é um componente importante nos testes de hipóteses mas o aumento do tamanho da amostra não afeta a probabilidade de um erro do tipo I mas sim do tipo II IV Testes nãoparamétricos necessitam da hipótese de normalidade e de grandes amostras Falso Justamente o contrário são utilizados quando a hipótese de normalidade não é satisfeita a Somente I b Somente II c Somente III d Somente IV 2 Quanto mais estreitos forem os intervalos de confiança a Menor será o nível de significância b Maior a confiança nos resultados c Menos se pode depender dos resultados d Maior a chance de os resultados terem ocorrido por erro amostral ICs mais estreitos indicam uma estimativa mais precisa dos parâmetros da população 3 Nos problemas de estimativa de média utilizase a variável t de Student quando a A distribuição é normal o desvio padrão da população é conhecido e o tamanho da amostra é inferior a 30 b A distribuição não é normal o desvio padrão da população é conhecido e o tamanho da amostra é inferior a 30 c A distribuição é normal o desvio padrão da população é desconhecido e o tamanho da amostra é inferior a 30 d A distribuição é normal o desvio padrão da população é conhecido e o tamanho da amostra é superior ou igual a 30 O teste t pressupõe normalidade da distribuição e é utilizado quando o desvio padrão populacional não é conhecido e a amostra é pequena em geral inferior a 30 4 Se diminuir a margem de erro máximo absoluto de estimativa o que deve acontecer com o tamanho da amostra a Aumentar b Diminuir c Permanecer igual d Nada se pode afirmar Quanto menor a margem de erro aceitável maior será o tamanho da amostral são inversamente proporcionais isto é uma maior amostra resulta em menor margem de erro 5 Se os limites de confiança de 95 em torno da diferença das médias em um teste t de Student são 20 e 25 podemos concluir que se repetirmos o estudo 100 vezes então a Nossos resultados serão estatisticamente significativos 5 vezes b Nossos resultados serão estatisticamente significativos 95 vezes c Em 95 das vezes a diferença das médias populacionais estará entre 20 e 25 5 das vezes a diferença das médias populacionais estará fora desse limite d Em 5 das vezes a diferença das médias populacionais estará entre 20 e 25 95 das vezes a diferença das médias populacionais estará fora desse limite Se o intervalo de confiança de 95 para a diferença das médias é entre 20 e 25 isso significa que se o estudo fosse repetido muitas vezes esperaríamos que a diferença das médias da população caísse nesse intervalo em 95 dos casos 6 Quais das seguintes são hipóteses concernentes ao uso dos testes paramétricos a Os dados devem estar normalmente distribuídos b As amostras testadas devem ter aproximadamente as mesmas variâncias c Não devemos ter valores extremos d Todas as alternativas i Os dados precisam ser normalmente distribuídos ii Variâncias iguais é uma suposição de alguns testes paramétricos como ANOVA mas há testes paramétricos que lidam com variâncias não iguais como o tStudent para variâncias não homogêneas iii Sobre valores extremos não são desejáveis pois atrapalham a simetria da distribuição mas não necessariamente impedem o uso o teste t por exemplo é muito robusto Dadas as alternativas iria de a ou d Depende de como o professor passou essa parte Sobre a igualdade das variâncias e valores extremos depende da situação Não é algo preto no branco 7 O objetivo de um Teste de Hipótese consiste em verificar se são verdadeiras as afirmações sobre os parâmetros de uma população Com relação aos Testes de Hipóteses é correto afirmar a Quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é diferente de um valor numérico se está diante de um teste bilateral b Quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é maior do que um valor numérico se está diante de um teste unilateral à esquerda seria à direita c Quando a Hipótese nula é de que o parâmetro da população é igual a um valor numérico e a Hipótese alternativa é de que o parâmetro da população é menor do que um valor numérico se está diante de um teste unilateral à direita seria à esquerda d Nos Testes de Hipótese a Hipótese nula é a previsão que existe interação entre as variáveis 8 Se você obtém um nível de significância de 5 o que isso significa a A probabilidade de que a hipótese nula seja verdadeira é 5 b A probabilidade de que a hipótese nula seja falsa é 5 c A probabilidade de que a hipótese alternativa é 5 d A probabilidade de se obter o efeito por erro amostral se a hipótese nula for verdadeira é 5 Um nível de significância de 5 significa que estamos dispostos a aceitar uma chance de 5 cometer um erro Tipo I rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira 9 ANOVA paramétrica de um fator é uma generalização do a Teste para igualdade de duas variâncias b Teste Quiquadrado c Teste t pareado d Teste t independente Enquanto o teste t é usado para comparar as médias de dois grupos a ANOVA é usada para comparar as médias de três ou mais grupos independentes 10 É correto afirmar que o teste não paramétrico de McNemar compara a Duas medianas e as amostras são emparelhadas b Duas medianas e as amostras são independentes c Duas proporções e as amostras são emparelhadas d Três ou mais proporções e as amostras são independentes O teste de McNemar é um teste não paramétrico para comparar duas proporções onde as amostras estão emparelhadas 11 Desejase testar se duas amostras independentes provêm de populações idênticas sem precisar supor que as populações originais tenham a forma aproximada da distribuição normal O teste estatístico mais apropriado para essa situação é o teste a Teste de Wilcoxon para observações pareadas b Teste U de MannWhitney c Teste H de KruskalWallis d Teste de Fisher Este teste é uma alternativa não paramétrica não precisa supor normalidade ao teste t de Student e é usado para testar a hipótese de que as duas amostras foram extraídas de populações com a mesma distribuição 12 Em um modelo de regressão linear simples a O parâmetro de inclinação da reta é igual à tangente do ângulo formado entre a reta e o eixo Oy b O parâmetro de inclinação da reta é igual ao cosseno do ângulo formado entre a reta e o eixo Ox c A inclinação da reta é proporcional à correlação entre a variável explicada e a variável explicativa d Se o intercepto do modelo for nulo a variável explicada assume o valor zero quando a variável explicativa for igual ao inverso da inclinação da reta A inclinação da reta é determinada pela relação entre a variável dependente e a variável independente É uma medida de quão forte é a relação linear entre as duas variáveis 13 O coeficiente de determinação na regressão linear a Mede a capacidade de predição b Mede a magnitude da inclinação da reta de regressão c Sua magnitude não depende do intervalo de variação do regressor X d Mede a proporção da variabilidade da variável resposta Y que é explicada pelo regressor X O R² mede quanto da variabilidade em Y o modelo por meio do regressor X consegue explicar b r Sy Sx 060 20 15 080 a 20 080 10 12 y 080x 12 Letra a b 080 a 15 080 60 33 y 080x 33 Letra a 16 A qualidade do modelo de regressão linear obtido com a aplicação do método dos mínimos quadrados é o coeficiente de determinação que é a Inversamente proporcional à variável explicada pela variável independente b Inversamente proporcional à soma dos quadrados devido à regressão c Diretamente proporcional à variação explicada pela variável dependente d Diretamente proporcional à variação explicada pela variável independente Já explicado em 13 Quanto maior o R² maior a proporção explicada 17 Um erro do tipo II ocorre quando a A hipótese nula não é rejeitada quando deveria ter sido b A hipótese nula é rejeitada quando deveria ter sido c A hipótese nula é rejeitada quando não deveria ter sido d A hipótese nula não é rejeitada quando não deveria ter sido Erro Tipo II é quando se falha em rejeitar H0 quando ela é falsa 18 Observandose uma distribuição de tStudent que possibilita a identificação da incerteza do valor médio de uma amostra considerandose um dado intervalo de confiança verificase que a O número de graus de liberdade é diretamente proporcional aos valores da distribuição b Quanto maior o grau de liberdade da distribuição menor a aproximação a uma distribuição normal c O nível de confiança de 90 apresenta valores maiores que o nível 975 d O intervalo de confiança é a probabilidade que a incerteza a ser obtida inclua a média O IC é uma estimativa de um intervalo em que é provável que o valor do parâmetro esteja com base na amostra de dados Logo o IC de fato ndica a probabilidade de que a incerteza em torno da média amostral inclua a verdadeira média da população 19 Como é possível através de análises estatísticas verificar se existe a correlação entre variáveis independente e a dependente a Através do Coeficiente de Determinação R2 que é um número que vai de 0 a 1 b Através da ANOVA utilizando o teste F c Através da estimativa r que é um número que pode tomar valores entre 1 e 1 d Através do desviopadrão A correlação entre duas variáveis geralmente medida pelo coeficiente de correlação de Pearson r que varia de 1 a 1 correlação negativa perfeita até correlação positiva perfeita 20 Em modelo de regressão linear múltipla em que é utilizada variável qualitativa com duas categorias que se excluem mutuamente é chamada de variável a Dummy b Tukey c Shaphiro Wilk d Kolgomorov Smirnov Variáveis dummy bináriasindicadorassão variáveis que assumem valores de 0 ou 1 para indicar a presença ou ausência de algum efeito