Para testar a significância de um conjunto de parâmetros do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:
Três setores (A, B e C) de uma universidade utilizam análises estatísticas. Para quantificar o conhecimento dos servidores sobre o assunto, foi aplicado um teste. No setor A, 11 servidores realizaram o teste, no setor B, 10 e no setor C, 7 servidores. Com o objetivo de comparar se a média dos escores obtidos pelos três setores são iguais realiza-se uma análise de variância (ANOVA). Considerando que a soma dos quadrados entre os setores é 600 e a soma dos quadrados total é 1.350, qual é o valor da estatística do teste?
Observe o modelo de regressão linear simples, em que β0 e β1 são parâmetros do modelo e ε é o erro aleatório:
y = β0 + β1 x1 + ε
Nesse caso, o parâmetro β1 corresponde:
Tendo como referência os testes de hipóteses, que são ferramentas auxiliares nas tomadas de decisão acerca de uma ou mais populações com base nas informações obtidas da amostra, julgue o item seguinte.
Considere-se que, em um teste de hipótese para a análise do funcionamento de determinada máquina, seja admitido como hipótese nula o fato de a referida máquina estar funcionando perfeitamente. Nesse caso, se houver a ocorrência de um erro do tipo I, então a máquina não estará funcionando adequadamente.
Tendo como referência os testes de hipóteses, que são ferramentas auxiliares nas tomadas de decisão acerca de uma ou mais populações com base nas informações obtidas da amostra, julgue o item seguinte.
Considerando-se, para certa hipótese, que a distribuição amostral de uma estatística S seja normal, com média µS e desvio padrão σS, então, caso se verifique, para a única amostra aleatória, que o escore z dessa estatística esteja fora do intervalo de –1,96 a 1,96, e se o tamanho desse teste bilateral for α = 5%, é correto concluir que z difere significativamente do que se pode esperar para essa hipótese, pois está fora da região de aceitação da hipótese.