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Uma empresa de hemoderivados deseja realizar um teste estatístico paramétrico para verificar se a vida útil média μ dos filtros utilizados em seus equipamentos é igual a 2.000 horas. Para tal, foi definida a hipótese nula H 0 : μ = 2.000 e a hipótese alternativa H 1 : μ ≠ 2.000 Sabe-se que a vida útil dos filtros, em horas, segue uma distribuição normal com variância conhecida. Em uma amostra de 100 filtros, a vida média observada foi de 2.050 horas e o valor da estatística de teste calculada foi igual a 2,5. Com base nessas informações, qual é o desvio-padrão populacional da vida útil dos filtros?

A 200 horas.
B 280 horas.
C 400 horas.
D 500 horas.

A estatística descritiva é o estudo da coleta, análise, interpretação, apresentação, organização e utilização de dados. O objetivo principal é auxiliar na tomada de decisões a partir de dados, fornecendo métodos para estimar incertezas e avaliar riscos. Tendo por base conhecimentos de estatística descritiva relativos a medidas de dispersão e probabilidades, assinale a afirmativa INCORRETA.

A O desvio padrão é uma medida estatística da dispersão de uma variável em torno da média.
B A probabilidade de um resultado específico ocorrer é definida como a frequência relativa ou chance percentual de sua ocorrência.
C O desvio-padrão pode ser usado para medir a variabilidade de decisão. Como tal, fornece uma indicação do risco envolvido na alternativa sob análise.
D Quando estimativas de probabilidades de negócios forem parcialmente subjetivas, seus resultados serão completamente inválidos e perderão utilidade.

Considere o caso mais simples de uma variável independente e de uma variável dependente, em que a forma de relação entre ambas é linear: Y = α + βX + ε. Nesse caso, Xé usado para representar a variável independente e Y é usado para representar a variável dependente. Salienta-se que as letras maiúsculas X e Y representam a designação das variáveis aleatórias, já as minúsculas, valores específicos das variáveis aleatórias. Por sua vez, “ε” é um termo de distúrbio ou erro estocástico com média zero. Considerando essas informações e conhecimentos adicionais sobre análise de regressão linear simples, analise as afirmativas a seguir.

I. O valor da variável dependente Y é considerado como o de uma variável aleatória, que depende de valores fixos (não aleatórios) da variável independente X.

II. Uma relação teórica em linha reta existe entre Y e o valor esperado de X para cada um dos valores possíveis de X. Essa linha de regressão teórica: E (Y ̸X) = α + βX possui uma inclinação α e uma interseção β. Os coeficientes de regressão α e β constituem parâmetros de população, cujos valores são desconhecidos e se deseja estimá-los.

III. Associada a cada valor de X, existe uma distribuição de probabilidade p(y ̸x) dos valores possíveis da variável aleatória Y. Quando X for igual a um valor xi, o valor de Y observado será obtido da distribuição de probabilidade p(y ̸x i ) e não estará necessariamente na linha de regressão teórica. Quanto às premissas subjacentes ao modelo de regressão linear simples, está correto o que se afirma apenas em

A I.
B II.
C I e III.
D II e III.

Durante a execução do plano de amostragem para inspeção de qualidade em um lote de produtos biotecnológicos, o gestor de qualidade utilizou as Curvas Características de Operação (CCO) da NBR 5426:1985 para avaliar a probabilidade de aceitação de lotes com base na qualidade do processo. Considerando que o Nível de Qualidade Aceitável (NQA) foi definido como 6 e o tamanho da amostra foi de 75 unidades, a distribuição estatística que deverá ser utilizada para interpretar as curvas características de operação nesse cenário é:

A Normal ; aplicável à inspeção de “defeitos críticos”.
B Exponencial ; aplicável à inspeção de “tempo de falha”.
C Binomial ; aplicável à inspeção de “porcentagem defeituosa”.
D De Poisson ; aplicável à inspeção de “defeitos por 100 unidades”.

Sobre o Controle Estatístico de Processo (CEP), uma ferramenta da qualidade que pode ser definida como um método de prevenção e detecção de defeitos/problemas em processos avaliados, assinale a afirmativa INCORRETA.

A As causas especiais de variação de um processo são aquelas aleatórias e inevitáveis, que não podem ser previstas, identificadas ou corrigidas.
B Quando há uma grande variação dentro dos limites estabelecidos por uma carta de controle, é necessário verificar a causa dessa variação.
C As cartas de controle correspondem a um conjunto de pontos (amostras) ordenados no tempo interpretados em função de linhas horizontais, chamadas LSC (Limite Superior de Controle) e LIC (Limite Inferior de Controle).
D Se ocorrem variações além dos limites estabelecidos, significa que o processo está fora do controle estatístico; ações deverão ser tomadas, usando demais ferramentas da qualidade como Diagrama de Ishikawa e cinco motivos para auxiliar no processo.
E A teoria estatística desenvolvida por Shewhart para cálculo dos limites de controle é baseada na ideia da distribuição normal; sendo o processo estável, os dados da amostra terão probabilidade muito próxima de um de estar dentro do intervalo de –3? a +3?, a partir da média populacional.

A amostragem não probabilística é uma metodologia na qual a coleta dos dados amostrais é baseada em critérios definidos previamente e nem todos os elementos da população têm uma probabilidade positiva de pertencer à amostra. Sobre alguns procedimentos abordados nessa metodologia, relacione adequadamente a técnica à sua respectiva característica. 1. Amostragem por conveniência. 2. Amostragem por cotas. 3. Amostragem por bola de neve.

( ) Os elementos a serem selecionados devem estar de acordo com as proporções de características da população.

( ) A última pessoa entrevistada indica ou convida uma próxima para participar do processo de coleta dos dados.

( ) O pesquisador escolhe os membros apenas por sua proximidade e não considera se eles realmente representam uma amostra representativa de toda a população ou não. A sequência está correta em

A 2, 1, 3.
B 2, 3, 1.
C 1, 2, 3.
D 3, 1, 2.
E 3, 2, 1.

No setor correspondente ao controle de qualidade de uma certa empresa, são realizadas inspeções minuciosas nos produtos biológicos fabricados. Em julho de um determinado ano, o número diário de produtos defeituosos teve uma média igual a X com desvio-padrão dado por Y. No mês seguinte, tanto a média quanto a variância dos produtos defeituosos tiveram seus valores diários reduzidos pela metade, considerando o mês anterior. Sabendo que C representa o coeficiente de variação associado aos dados obtidos no mês de julho, qual o coeficiente de variação obtido no mês seguinte?

A C
B 2C
C C/2
D 2C/?2
E ?2C/2

Uma pesquisadora está interessada em investigar se há associação entre a proporção X da população com esgotamento sanitário (%) e a taxa de mortalidade infantil Y (por 1.000 nascidos vivos). Após coletar uma amostra de cidades, ela estimou a seguinte reta de regressão linear simples: y = a – bx, com a > 0 e b > 0. Considerando que o coeficiente de determinação do modelo ajustado é R 2 = 0,81, a correlação linear estimada entre as duas variáveis é:

A 0,8
B 0,9
C –0,9
D 0,81
E –0,81

A metrologia abrange todos os aspectos teóricos e práticos relativos às medições, qualquer que seja a incerteza em qualquer campo da ciência ou da tecnologia. Analisando a estatística como instrumento de uso da metrologia, é INCORRETO afirmar que:

A O resultado da medição é composto de duas parcelas: o resultado-base e a incerteza de medição.
B A exatidão é a capacidade de um sistema funcionar sem erros, tendo sempre um desempenho ótimo.
C O erro grosseiro geralmente é decorrente do mau uso ou do mau funcionamento do sistema de medição.
D O erro aleatório é a parcela previsível que faz com que medições repetidas levem a distintas indicações.
E A precisão representa a capacidade de obter sempre o mesmo resultado quando repetições são efetuadas.

Um estudo foi feito para investigar a pressão sistólica em uma amostra de jovens. Sabe-se que o desvio-padrão dos dados obtidos por essa amostra é igual a 14 mmHg. Se esses dados forem multiplicados por 3 e, posteriormente, receberem um acréscimo de duas unidades, qual o valor da variância nos dados transformados?

A 42
B 126
C 588
D 1.369
E 1.764