Em um experimento agrícola, um pesquisador deseja comparar 6 tratamentos para avaliar sua influência
na produtividade de milho. Devido à limitação da área,
não foi possível alocar todos os tratamentos em todos
os blocos. Assim, adotou-se um delineamento em blocos
incompletos balanceados, com 6 tratamentos, 10 blocos,
3 tratamentos por blocos e 5 repetições por tratamento.
✂️ A) Como o número de tratamentos por bloco é menor
que o total de tratamentos, não é possível estimar o
erro experimental nesse delineamento.
✂️ B) Uma vez que o número de blocos não é múltiplo do
número de tratamentos por blocos, a configuração
desse delineamento não é válida.
✂️ C) É possível realizar testes de significância para os efeitos dos tratamentos, mas não para os efeitos dos blocos, pois os blocos não contêm todos os tratamentos.
✂️ D) Os graus de liberdade para tratamentos, blocos e
resíduo são, respectivamente, 2, 9 e 18.
✂️ E) O produto do número de blocos pelo número de tratamentos alocados em cada bloco deve ser igual ao
produto do número total de tratamentos pelo número
de repetições de cada tratamento no experimento.
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Um experimento foi planejado segundo um delineamento
inteiramente casualizado, em esquema fatorial fracionário do tipo 2k-p , com k = 5 fatores, p = 2, e sendo 3 repetições por ensaio.
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Um modelo de regressão linear simples (Yi = a + b Xi + ei ,
sendo i = 1, 2, ...,33) foi ajustado a uma amostra aleatória de uma determinada população, onde se obteve as
seguintes informações referentes à análise de variância desse modelo: (i) a soma de quadrados referente a
regressão foi igual a 3390; e (ii) a soma de quadrados
totais foi igual a 3713. A estimativa não viciada para a
variância populacional e a interpretação do coeficiente de
determinação desse modelo são, respectivamente:
✂️ A) 116,03. O modelo ajustado aos dados explica 91,3%
da variabilidade total da variável Y.
✂️ B) 10,42. O modelo ajustado aos dados explica 91,3%
da variabilidade total da variável Y.
✂️ C) 10,77. O modelo ajustado aos dados explica 8,7% da
variabilidade total da variável Y.
✂️ D) 323. O modelo ajustado aos dados explica 9,5% da
variabilidade total da variável X.
✂️ E) 109,35. O modelo ajustado aos dados explica 8,7%
da variabilidade total da variável X.
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