Questões de Estatística do ano 2022

Considere as afirmações a seguir:
I. Tabela de contingência é uma tabela de frequências observadas onde as linhas correspondem a uma variável de classificação e as colunas correspondem a outra variável de classificação; também chamada tabela de duas entradas. II. O desvio explicado para um par de valores em um conjunto de dados bivariados é a diferença entre o valor predito y e a estimativa dos valores y. III. A diferença entre um valor amostral observado y e o valor de y predito por uma equação de regressão é dito resíduo.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:

Considere as afirmações a seguir:
I. Amostras emparelhadas são duas amostras que são dependentes no sentido de que seus valores são combinados em pares. II. Erro tipo II é o erro que consiste em deixar de rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa. III. A probabilidade de se cometer o erro tipo I ao se realizar um teste de hipótese é dada pelo nível de significância subtraído de uma unidade.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:

Considere as afirmações a seguir:
I. Os métodos não paramétricos exigem populações normalmente distribuídas, constituindo este fato uma vantagem sobre os métodos paramétricos. II. Quando as exigências sobre as distribuições populacionais são satisfeitas, os testes não paramétricos são, em geral, mais eficientes do que os seus correspondentes paramétricos. III. Pode-se aplicar um teste paramétrico de análise de variância ou um teste não paramétrico de Kruskal-Wallis quando é requerido o estudo de várias amostras independentes e provenientes de populações normalmente distribuídas.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:

As equações de regressão podem ser úteis para predição do valor de uma variável, dado algum valor particular da outra variável. Ao fazermos tais predições, devemos considerar:
 I. Usar a equação de regressão para predições, mesmo que o gráfico da reta de regressão no diagrama de dispersão não indicar que a reta de regressão se ajusta aos dados de maneira razoavelmente boa. II. Usar a equação de regressão para predições apenas se o coeficiente de correlação linear r indicar que há uma correlação linear entre as duas variáveis. III. Usar a equação de regressão para predições apenas se os dados não forem muito além do alcance dos dados amostrais disponíveis.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:

Considere as afirmações a seguir sobre o Coeficiente de Correlação Linear:
I. O valor do Coeficiente de Correlação Linear r não muda se os valores de qualquer das variáveis forem convertidos para uma escala diferente. II. A escolha de qual das variáveis será X e qual será Y afeta consideravelmente o valor do Coeficiente de Correlação Linear r. III. O Coeficiente de Correlação Linear r mede a intensidade de uma relação, no entanto não foi planejado para medir a intensidade de uma relação que não seja linear.
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