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Leia o caso a seguir.
Em um ensaio clínico randomizado, um novo medicamento foi comparado ao tratamento padrão para reduzir a ocorrência de um desfecho clínico relevante em pacientes oncológicos. O risco relativo estimado para o desfecho foi de 0,82, com intervalo de confiança de 95% variando de 0,65 a 1,04. O farmacêutico clínico integra a comissão de avaliação de tecnologias do hospital e utiliza princípios da epidemiologia clínica para subsidiar a decisão sobre incorporação da intervenção.
A interpretação desses resultados, considerando o papel do intervalo de confiança na avaliação da incerteza, deve reconhecer que
Em um ensaio clínico randomizado, um novo medicamento foi comparado ao tratamento padrão para reduzir a ocorrência de um desfecho clínico relevante em pacientes oncológicos. O risco relativo estimado para o desfecho foi de 0,82, com intervalo de confiança de 95% variando de 0,65 a 1,04. O farmacêutico clínico integra a comissão de avaliação de tecnologias do hospital e utiliza princípios da epidemiologia clínica para subsidiar a decisão sobre incorporação da intervenção.
A interpretação desses resultados, considerando o papel do intervalo de confiança na avaliação da incerteza, deve reconhecer que
Concurso:
UFC - CE
Disciplina:
Estatística
O teste de hipóteses é fundamental para validar suposições e tomar decisões com base em dados. Ele permite avaliar se os resultados observados são significativos ou ocorrem por acaso, auxiliando na identificação de padrões e tendências. Como é chamado o ponto em que a hipótese nula é rejeitada?
Concurso:
UFC - CE
Disciplina:
Estatística
Considere três transações (T1, T2 e T3) onde cada transação guarda os itens comprados em um supermercado. A transação T1 é definida por {macarrão, tomate}, T2 por {macarrão, tomate, queijo} e T3 por {tomate, queijo}. Utilizando as noções de regras de associação o suporte e a confiança para {macarrão, tomate} → {queijo} são respectivamente:
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:
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:
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:
