Se sabe que la media del consumo de energía eléctrica en cierta provincia es de 721 kwh. Una empresa tecnológica de la región cree que sus empleado...

Com base nos dados fornecidos, podemos realizar um teste de hipótese para verificar se há evidências para afirmar que o consumo médio de energia elétrica dos funcionários da empresa é superior à média do consumo a nível provincial. Para isso, utilizaremos um teste t de Student, considerando um nível de significância de 10%. Passo 1: Formular as hipóteses: - Hipótese nula (H0): O consumo médio de energia elétrica dos funcionários da empresa é igual ou menor que a média do consumo a nível provincial. - Hipótese alternativa (H1): O consumo médio de energia elétrica dos funcionários da empresa é superior à média do consumo a nível provincial. Passo 2: Definir o nível de significância (α): Neste caso, o nível de significância é de 10%, o que corresponde a α = 0,10. Passo 3: Calcular a estatística de teste: Para calcular a estatística de teste, utilizamos a fórmula do teste t de Student para uma amostra: t = (x̄ - μ) / (s / √n) Onde: x̄ é a média da amostra μ é a média do consumo a nível provincial (721 kwh) s é o desvio padrão da amostra n é o tamanho da amostra (20) Passo 4: Determinar a região crítica: Como estamos testando se a média do consumo dos funcionários é superior à média provincial, a região crítica será unilateral à direita. Passo 5: Tomar a decisão: Com base no valor calculado da estatística de teste, comparamos com o valor crítico da distribuição t de Student com n-1 graus de liberdade e o nível de significância α. Passo 6: Conclusão: Com base na comparação entre o valor calculado da estatística de teste e o valor crítico, podemos tomar a decisão de rejeitar ou não a hipótese nula. Para calcular o valor p, é necessário conhecer o valor da estatística de teste e os graus de liberdade. Com essas informações, podemos consultar uma tabela da distribuição t de Student ou utilizar um software estatístico para obter o valor p. Lembrando que, para uma análise mais precisa, é importante verificar se os pressupostos do teste t de Student são atendidos, como a normalidade da distribuição e a independência das observações.