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Durante uma análise estatística de séries históricas de acidentes em estradas, utilizou-se a biblioteca scipy.stats para realizar testes de hipóteses sobre a média de um conjunto de dados amostrais normalmente distribuídos com variância desconhecida. O código utilizado foi:
Imagem associada para resolução da questão

Transcrição da imagem: from spicy import stats import numpy as np data = np.array([13.4,12.9,14.1,13.7,12.8,13.9,13.3]) t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(data, popmean=13.0)

Com base nesse código e nos fundamentos de estatística inferencial, AFIRMA-SE que:

Um teste para detectar uma manifestação infecciosa, foi desenvolvido em uma universidade com uma eficiência estimada em 95%. Porém, o teste aponta um resultado falso positivo para 1% das pessoas sadias testadas. Se 0,5% da população tem a doença, a probabilidade de uma pessoa ter essa infecção, dado que o resultado de seu exame foi positivo, é:
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Um engenheiro ambiental está analisando a concentração média de partículas em suspensão (PM2.5) no ar de uma zona industrial. A legislação permite no máximo 35μg/m3 como valor médio. A partir de medições diárias realizadas durante 49 dias consecutivos, obteve-se uma média amostral de 37μg/m3, com desvio padrão populacional conhecido de 5μg/m3 . O engenheiro deseja testar, ao nível de significância de 1%, se há evidência estatística de que o valor médio excede o limite legal. Para isso, ele define as hipóteses:
H0: μ ≤ 35 e H1: μ > 35
Sabendo que o teste será unilateral à direita, e utilizando a distribuição normal padrão com valor crítico z0,01 = 2,33, pode-se concluir CORRETAMENTE que:
Em uma pesquisa realizada pelo setor de planejamento estratégico de um órgão público, foi estimado que o tempo médio de atendimento ao cidadão é de 18,5 minutos. Com base em uma amostra aleatória de 64 atendimentos, e assumindo que o desvio padrão populacional é conhecido e igual a 4 minutos, foi construído um intervalo de confiança de 99% para a média populacional, utilizando a distribuição normal padrão.

Nesse sentido, assinale a única alternativa CORRETA quanto ao impacto da amplitude do intervalo e à precisão da estimativa da média populacional.

Uma consultoria estatística está analisando a relação entre a quantidade de horas de capacitação técnica dos servidores e o número de não conformidades detectadas em auditorias internas. Após o cálculo do coeficiente de correlação amostral r = - 0,58, com 25 observações, decide-se testar a hipótese nula de que não há correlação linear entre as variáveis. Considerando o teste t para o coeficiente de correlação, pode-se AFIRMAR que: