Questões de Concurso
Sobre amostragem aleatória simples em estatística
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No que se refere a técnicas de amostragem, julgue o item a seguir.
Se, de uma população de tamanho N = 1.000 servidores de certo tribunal, for extraída uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100 servidores, a probabilidade de seleção de cada servidor será igual a 1/1.000.
> 10,82. A função de potência desse teste quando μ = 11 é aproximadamente igual a
Os seguintes dados foram observados:
Um intervalo aproximado de 95% de confiança para μ será então dado por
O estimador de máxima verossimilhança de θ é dado por
Lembre-se que de, se Z tem distribuição normal padrão, então P [ Z < 1.96 ] = 0,975. Usando a estimativa de p no lugar do valor desconhecido, um intervalo de 95% de confiança para p será dado aproximadamente por
= 60. Lembre-se de que, se Z tem distribuição normal padrão, então P [ Z < 1.96 ] = 0,975.
Um intervalo de 95% de confiança μ será então dado por
Se uma amostra aleatória simples de tamanho 4 dessa população for observada, a probabilidade de que duas ou mais sofram da doença W é aproximadamente igual a
Dentro da Estatística Descritiva, os métodos de amostragem probabilísticos (aleatórios) são mais complexos, morosos e dispendiosos que os métodos empíricos, uma vez que exigem conhecimento prévio da população em estudo. Alguns exemplos de métodos probabilísticos (aleatórios) foram elencados a seguir, exceto:
Supondo que [X1, X2 , ... , Xn] seja uma amostra aleatória da variável aleatória X com distribuição Poisson
com parâmetro θ, ou seja, P(θ), é correto afirmar que
Seja a amostra aleatória de tamanho pequeno [X1, X2, ... , X10] de uma variável aleatória X com distribuição de probabilidade normal com média μ e variância σ2, então, as estatísticas x̄–μ/σ/√10, x̄–μ/s/√10, x̄–μ/σ e x̄–μ/s têm quais distribuições, respectivamente?
Em uma amostra aleatória com n = 25, observações da variável aleatória X que representam uma característica quantitativa foram obtidas por um estatístico que precisa estimar a média μ e o desvio-padrão σ da população (distribuição) de onde a amostra foi tomada por intervalo de nível 95% deconfiança. A análise dos dados forneceu os seguintes resultados: média amostral x̄ = 21,980 e desvio-padrão amostral s = 2,11877. O teste de Shapiro-Wilk, para verificar a Normalidade dos dados, resultou em W = 0,972867 e valor-p p = 0,721053; o escore t24,0,975 = 2,0639 e os escores X224;0,975 = 39,3641 e X224;0,025 = 12,4012.
Então, é correto afirmar que os intervalos de confiança para a média μ e o desvio-padrão σ são, respectivamente,
O estatístico de uma Vara Federal necessita verificar se a idade média dos condenados por prevaricação e a dos condenados por corrupção passiva são iguais. Para isso tomou amostras aleatórias de tamanhos: n1 = 15 de condenados por prevaricação e n2 = 20 condenados por corrupção passiva. As amostras forneceram as estatísticas: média amostral x̄1 = 25 anos e desvio-padrão amostral s1 = 2 anos do grupo da prevaricação e x̄2 = 31 anos e desvio-padrão amostral s2 = 3,5 anos do grupo da corrupção passiva. Verificou-se, aplicando os testes, que as amostras eram provenientes de distribuição normal, mas com variâncias desconhecidas e diferentes. Então, foi aplicado o teste adequado à situação e obteve-se, para a estatística do teste, o valor
Seja a amostra aleatória de variável aleatória X que tem distribuição normal com média μ e variância σ2, N(μ, σ2), [x1, x2, ... , xn], então, é correto afirmar que a Variância e o Erro Quadrático Médio do estimador de Máxima Verossimilhança (EMV) do parâmetro σ2 são, respectivamente,
Considerando as variáveis aleatórias 
, nas quais 
representa a média amostral e S denota o desvio padrão amostral de uma amostra aleatória simples de tamanho igual a 100, a ser retirada de uma população normal com média 10 e desvio padrão 10, julgue o próximo item.
A variável W possui variância inferior a 0,5.
Nesse caso hipotético, o tamanho aproximado da amostra aleatória simples que garantirá um erro amostral não superior a 5% deverá ser igual a
Suponha que uma população formada por 600 mil pessoas se encontre distribuída em cinco estratos, conforme o quadro precedente, que mostra, ainda, o desvio padrão da variável de interesse. Para a estimação da média populacional dessa variável de interesse mediante amostragem estratificada com alocação ótima de Neyman, o estrato que deve contribuir com o maior número de unidades amostrais é o
No levantamento amostral da situação hipotética apresentada, a técnica de amostragem empregada foi a
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