Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Contadoria - 2024
A fim de testar a hipótese nula µ ≥ 10 contra a hipótese alternativa µ < 10, em que µ denota a média populacional, um analista extraiu uma amostra aleatória de tamanho n = 64, obtendo o seguinte intervalo (simétrico) de 95% de confiança para µ: [10,5; 11,5]. No caso deste intervalo de confiança, a variância populacional é desconhecida.
Com base nas informações precedentes e considerando que P(|T| > 2) = 0,05, em que T denota a distribuição t de Student com 63 graus de liberdade, julgue o item a seguir.
No teste de hipóteses em questão, se o erro do tipo I for limitado a 5%, então o erro do tipo II também estará limitado a esse mesmo percentual.
A fim de testar a hipótese nula µ ≥ 10 contra a hipótese alternativa µ < 10, em que µ denota a média populacional, um analista extraiu uma amostra aleatória de tamanho n = 64, obtendo o seguinte intervalo (simétrico) de 95% de confiança para µ: [10,5; 11,5]. No caso deste intervalo de confiança, a variância populacional é desconhecida.
Com base nas informações precedentes e considerando que P(|T| > 2) = 0,05, em que T denota a distribuição t de Student com 63 graus de liberdade, julgue o item a seguir.
Na situação apresentada, a média amostral e o desvio padrão amostral são, respectivamente, iguais a 11 e 2.
A fim de testar a hipótese nula µ ≥ 10 contra a hipótese alternativa µ < 10, em que µ denota a média populacional, um analista extraiu uma amostra aleatória de tamanho n = 64, obtendo o seguinte intervalo (simétrico) de 95% de confiança para µ: [10,5; 11,5]. No caso deste intervalo de confiança, a variância populacional é desconhecida.
Com base nas informações precedentes e considerando que P(|T| > 2) = 0,05, em que T denota a distribuição t de Student com 63 graus de liberdade, julgue o item a seguir.
A estimativa do erro padrão da média amostral foi igual a 0,5.
A fim de testar a hipótese nula µ ≥ 10 contra a hipótese alternativa µ < 10, em que µ denota a média populacional, um analista extraiu uma amostra aleatória de tamanho n = 64, obtendo o seguinte intervalo (simétrico) de 95% de confiança para µ: [10,5; 11,5]. No caso deste intervalo de confiança, a variância populacional é desconhecida.
Com base nas informações precedentes e considerando que P(|T| > 2) = 0,05, em que T denota a distribuição t de Student com 63 graus de liberdade, julgue o item a seguir.
Com nível de significância do teste igual a 2,5%, a hipótese nula seria rejeitada se a média amostral fosse estritamente inferior a 9,5.
A fim de testar a hipótese nula µ ≥ 10 contra a hipótese alternativa µ < 10, em que µ denota a média populacional, um analista extraiu uma amostra aleatória de tamanho n = 64, obtendo o seguinte intervalo (simétrico) de 95% de confiança para µ: [10,5; 11,5]. No caso deste intervalo de confiança, a variância populacional é desconhecida.
Com base nas informações precedentes e considerando que P(|T| > 2) = 0,05, em que T denota a distribuição t de Student com 63 graus de liberdade, julgue o item a seguir.
O nível descritivo do teste em questão foi inferior a 50%.
Considerando os dados na tabela precedente, em que X denota o salário bruto e Y, o salário líquido de quatro servidores, em milhares de reais, julgue o item que se segue.
O diagrama de dispersão entre as variáveis X e Y está corretamente representado a seguir.
Considerando os dados na tabela precedente, em que X denota o salário bruto e Y, o salário líquido de quatro servidores, em milhares de reais, julgue o item que se segue.
A correlação linear de Pearson entre X e Y é igual a 7/9.
Considerando os dados na tabela precedente, em que X denota o salário bruto e Y, o salário líquido de quatro servidores, em milhares de reais, julgue o item que se segue.
Se S(Y) e S(X) representarem, respectivamente, as variâncias amostrais de Y e de X, então S (Y) / S(X) = 0,36.
Acerca de análise de dados categorizados, julgue o seguinte item.
A tabela de contingência é uma ferramenta que apresenta a distribuição conjunta entre duas ou mais variáveis qualitativas ou categorizadas, subsidiando, por exemplo, a avaliação da hipótese de independência entre essas variáveis.
Acerca de análise de dados categorizados, julgue o seguinte item.
Na análise de dados categorizados, a estatística qui-quadrado permite medir a associação linear entre duas variáveis quantitativas contínuas; quanto menor for o seu valor, maior será o grau de associação entre elas.