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Uma indústria farmacêutica desenvolve um novo
medicamento e realiza um teste de hipóteses para
verificar se ele é mais eficaz que o placebo. A hipótese
nula (H0) é "o novo medicamento não tem efeito (eficácia
igual ao placebo)", e a hipótese alternativa (H1) é "o novo
medicamento tem efeito (eficácia maior que o placebo)".
Após a análise dos dados, o estudo conclui por rejeitar H
0. Qual das situações a seguir descreve a ocorrência de
um Erro Tipo I neste contexto?
A regressão logística é uma técnica fundamental para
modelar a relação entre um conjunto de variáveis
preditoras e uma variável resposta categórica binária. A
interpretação de seus coeficientes e a avaliação do
modelo requerem métricas específicas. Considerando a
aplicação e a interpretação de um modelo de regressão
logística, analise as afirmativas a seguir.
I.O coeficiente ( ?) de uma variável preditora contínua no modelo logístico representa a mudança no logaritmo da razão de chances (log odds) para cada aumento de uma unidade na variável preditora, mantendo as outras variáveis constantes.
II.A exponencial do coeficiente (exp(? )), conhecida como "odds ratio" ou razão de chances, indica o fator pelo qual as chances de ocorrência do evento de interesse são multiplicadas para cada aumento de uma unidade na variável preditora.
III.A avaliação do ajuste de um modelo logístico não utiliza o R² da regressão linear, mas sim pseudo-R² (como o de McFadden ou Nagelkerke) e a estatística de Hosmer-Lemeshow, que compara as probabilidades previstas com as observadas em grupos.
Está correto o que se afirma em:
I.O coeficiente ( ?) de uma variável preditora contínua no modelo logístico representa a mudança no logaritmo da razão de chances (log odds) para cada aumento de uma unidade na variável preditora, mantendo as outras variáveis constantes.
II.A exponencial do coeficiente (exp(? )), conhecida como "odds ratio" ou razão de chances, indica o fator pelo qual as chances de ocorrência do evento de interesse são multiplicadas para cada aumento de uma unidade na variável preditora.
III.A avaliação do ajuste de um modelo logístico não utiliza o R² da regressão linear, mas sim pseudo-R² (como o de McFadden ou Nagelkerke) e a estatística de Hosmer-Lemeshow, que compara as probabilidades previstas com as observadas em grupos.
Está correto o que se afirma em:
Os testes de hipóteses são procedimentos formais para
tomar decisões sobre parâmetros populacionais com
base em dados amostrais. A escolha do teste estatístico
adequado depende do parâmetro de interesse e das
características da amostra. Acerca desses testes,
registre V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as
falsas:
(__)Para comparar a média de uma amostra pequena (n < 30) com uma média populacional conhecida, sendo a variância populacional desconhecida, o teste estatístico mais apropriado é o teste Z.
(__)Em um teste de hipóteses para uma proporção populacional, a hipótese nula (H 0: p = p 0) é testada utilizando-se uma estatística de teste que, para amostras grandes, segue aproximadamente uma distribuição normal padrão.
(__)O p-valor (ou nível descritivo) de um teste de hipóteses representa a probabilidade de se observar um resultado tão ou mais extremo que o obtido na amostra, assumindo que a hipótese nula seja verdadeira.
(__)Para comparar as variâncias de duas populações normais independentes, utiliza-se o teste Qui-quadrado ( ?²), que avalia a razão entre as variâncias amostrais.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
(__)Para comparar a média de uma amostra pequena (n < 30) com uma média populacional conhecida, sendo a variância populacional desconhecida, o teste estatístico mais apropriado é o teste Z.
(__)Em um teste de hipóteses para uma proporção populacional, a hipótese nula (H 0: p = p 0) é testada utilizando-se uma estatística de teste que, para amostras grandes, segue aproximadamente uma distribuição normal padrão.
(__)O p-valor (ou nível descritivo) de um teste de hipóteses representa a probabilidade de se observar um resultado tão ou mais extremo que o obtido na amostra, assumindo que a hipótese nula seja verdadeira.
(__)Para comparar as variâncias de duas populações normais independentes, utiliza-se o teste Qui-quadrado ( ?²), que avalia a razão entre as variâncias amostrais.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
O poder de um teste estatístico é a probabilidade de se
rejeitar corretamente uma hipótese nula falsa, sendo um
conceito crucial no planejamento de experimentos para
evitar conclusões falso-negativas. Vários fatores
influenciam o poder de um teste. Assinale a alternativa
que descreve corretamente a relação entre o poder do
teste e outros elementos do planejamento estatístico.
A estimação de parâmetros populacionais a partir de
dados amostrais é um dos pilares da inferência
estatística, podendo ser realizada por meio de
estimadores pontuais ou por intervalos de confiança.
Sobre estes dois métodos, analise as afirmativas a
seguir:
I.A média amostral (barx) é um estimador pontual não viciado (ou não tendencioso) da média populacional (?), pois o valor esperado de todas as possíveis médias amostrais é igual ao verdadeiro parâmetro populacional.
II.Um intervalo de confiança de 95% para a média populacional significa que há 95% de probabilidade de que a média amostral (barx) esteja contida nesse intervalo específico.
III.Para um mesmo tamanho de amostra, a amplitude de um intervalo de confiança para a média diminui à medida que o nível de confiança aumenta (por exemplo, de 90% para 99%), pois uma maior confiança exige uma estimativa mais precisa.
Está correto o que se afirma em:
I.A média amostral (barx) é um estimador pontual não viciado (ou não tendencioso) da média populacional (?), pois o valor esperado de todas as possíveis médias amostrais é igual ao verdadeiro parâmetro populacional.
II.Um intervalo de confiança de 95% para a média populacional significa que há 95% de probabilidade de que a média amostral (barx) esteja contida nesse intervalo específico.
III.Para um mesmo tamanho de amostra, a amplitude de um intervalo de confiança para a média diminui à medida que o nível de confiança aumenta (por exemplo, de 90% para 99%), pois uma maior confiança exige uma estimativa mais precisa.
Está correto o que se afirma em:
