Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item que se segue.  

A estatística do teste de Cox-Stuart segue uma distribuição t de Student.

        Um experimento foi realizado para comparar a produtividade de três variedades de trigo (T1, T2 e T3) em um campo constituído por 30 parcelas de terra. Um delineamento de blocos casualizados foi empregado, em que cada bloco contém as três variedades, alocadas de forma aleatória. A produtividade média (em kg/ha) foi registrada para cada parcela, e os dados obtidos foram analisados com um teste de análise de variância (ANOVA) para comparação das produtividades médias ao nível de significância de 5%. A hipótese de normalidade dos resíduos e da homogeneidade de variâncias foi verificada antes de se interpretar os resultados da ANOVA.

A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item.  

... Ver mais

        Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

Os testes de Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling são exemplos... Ver mais

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

O teste de Kruskal-Wallis permite comparar mais de duas amostras independentes, mas assume que os dados seguem uma distribuição normal.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Nos testes não paramétricos, são feitas poucas suposições a respeito da distribuição de probabilidade da população.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Quando os dados da pesquisa não seguem uma distribuição normal, é apropriado o uso do teste de Wilcoxon para comparar duas amostras independentes. 

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Testes não paramétricos não podem ser usados com grandes amostras, porque são menos precisos que os testes paramétricos.

Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.

Em testes não paramétricos, a etapa de cálculo da estatística de teste geralmente apresenta uma complexidade computacional inferior à etapa de determinação do p-valor. 

Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.

O teste U de Mann-Whitney, para dados distribuídos de acordo com a normal, é equivalente ao teste t-Student para amostras independentes.

Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.

Considere que uma corrida seja uma sequência de segmentos não vazios de sequências de elementos iguais: por exemplo, a sequência + + + − + + − − − + + + − − − + + + − − consiste em 8 corridas de tamanhos 3, 1, 2, 3, 3, 3, 3 e 2, respectivamente. Nesse caso, no teste Wald-Wolfowitz, em uma amostra de tamanho N, com N+ valores positivos (+) e N− valores negativos (−), o número esperado de corridas é  ... Ver mais