Testes Estatísticos e Hipóteses

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Durante o estudo de estatística, técnicas consideradas recentes surgiram.
Algumas dessas técnicas buscam inferir hipóteses, sobre a natureza populacional
dos dados e estabelecem uma relação entre as variáveis, e, por isso, elas são
chamadas de testes paramétricos. Todavia, existem testes que não especificam
condições sobre os parâmetros da população de dados, os chamados testes não
paramétricos. Para utilizar o teste deve-se:
comparar um grupo de dados observado com um grupo de dados
esperado.
Na análise da quantidade de suor de jogadores de vôlei, por quantidades de pulos
dados durante determinado jogo, foi calculado, considerando todos os jogadores,
um coeficiente de Spearman igual a 0,6. Esse resultado indica que:
Os pulos dos jogadores são uma variável direta para a quantidade de
suor dos jogadores.
Ao inferir uma hipótese, temos que testá-la para saber se, podemos rejeitá-la ou
não. Isso ocorre, porque em estatística, a pergunta feita não é: qual a chance da
minha hipótese ser aceita? Mas sim: qual a chance da minha hipótese ser
rejeitada?
Diante ao exposto, marque a alternativa que apresenta a condição para rejeitar
uma hipótese pelo teste χ2
.
χ2
1 Na análise da quantidade de suor de jogadores de vôlei, por quantidades de pulos
dados durante determinado jogo, foi calculado, considerando todos os jogadores,
um coeficiente de Spearman igual a 0,6. Esse resultado indica que:
Os pulos dos jogadores são uma variável direta para a quantidade de
suor dos jogadores.
2 Um biólogo estava estudando o adoecimento de sapos, por determinado vírus,
que residem em determinado pântano. Todos os sapos contaminados estavam
morrendo. Diante disso, ele criou um gráfico, do tempo de vida dos sapos (idade),
por tempo de infecção, para verificar se quanto mais velho, menos resistente era
o sapo, e obteve o seguinte gráfico:
De acordo com o gráfico gerado pelo biólogo, é correto afirmar que:
não há correlação entre as variáveis.
3 Nos séculos XVIII e XIX, matemáticos e físicos desenvolveram uma função
densidade de probabilidade que descrevia bem os erros experimentais obtidos
em medidas físicas. Nas ciências de observação e experimentais, todos os
resultados da observação estão sujeitos a erros. A imperfeição de nossos
sentidos, dos instrumentos utilizados, variações de tempo são, entre outras,
causas de erros. Essa função densidade de probabilidade resultou na bem
conhecida curva em forma de sino, chamada de distribuição normal ou gaussiana.
Essa distribuição fornece uma boa aproximação de curvas de frequência para
medidas de dimensões e características humanas
(CLAIRE, E. A HISTÓRIA DA ORIGEM DA CURVA NORMAL, 2013. Dissertação de
mestrado apresentada ao Instituto de Geociências e Ciências Exatas do Campus
de Rio Claro, da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, como
parte dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Educação Matemática.
2013. 110p. Disponível em:<
https://repositorio.unesp.br/bitstream/handle/11449/91024/caire_e_me_rcla.pdf?
sequence=1>. Acesso em 22/03/2022.
Sobre uma distribuição normal, analise as afirmativas abaixo.
I- Em uma distribuição normal, a moda é igual à média que é igual à mediana.
II- Uma curva normal é obtida a partir da plotagem de um histograma.
III- Em um gráfico de distribuição normal, a média é considerada nula.
IV- Em um gráfico de distribuição normal, à direita da média, o desvio padrão é
negativo.
Marque a alternativa que apresenta a(s) afirmativa(s) correta(s):
I, II e III.
4 Durante o estudo de estatística, técnicas consideradas recentes surgiram.
Algumas dessas técnicas buscam inferir hipóteses, sobre a natureza populacional
dos dados e estabelecem uma relação entre as variáveis, e, por isso, elas são
chamadas de testes paramétricos. Todavia, existem testes que não especificam
condições sobre os parâmetros da população de dados, os chamados testes não
paramétricos. Para utilizar o teste deve-se:
comparar um grupo de dados observado com um grupo de dados
esperado.
5 Uma determinada indústria de máscaras cirúrgicas tem um valor médio de
tamanho de máscara fabricado. Todavia, é tolerado na produção uma diferença de
tamanho de 34,13% para mais e para menos. Considerando uma curva normal, de
quantos desvios padrões a empresa está falando que tolera?
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