Questões de Concurso
Sobre amostragem em estatística
Foram encontradas 1.414 questões
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399465
Estatística
Texto associado
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta - y - representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora - x - é a área construída do imóvel (em m2 ).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue os itens a seguir.
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta - y - representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora - x - é a área construída do imóvel (em m2 ).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue os itens a seguir.
Em relação ao teste de hipóteses H0 : 
= 0 versus H1 : 
0, em que 
representa o intercepto, a hipótese nula deve ser rejeitada caso se adote o nível de significância de 1%.
= 0 versus H1 : 0, em que representa o intercepto, a hipótese nula deve ser rejeitada caso se adote o nível de significância de 1%.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399463
Estatística
Texto associado
Considerando que as propriedades da estatística 
= a1X1 + a2X2 + ... + anXn, em que X1, X2, ..., Xn representa uma amostra aleatória simples de tamanho n, retirada de uma população X com média µ, e que a1, a2, ..., an, são constantes positivas tais que a1 + a2 + ... + an = 1, julgue os itens que se seguem.
= a1X1 + a2X2 + ... + anXn, em que X1, X2, ..., Xn representa uma amostra aleatória simples de tamanho n, retirada de uma população X com média µ, e que a1, a2, ..., an, são constantes positivas tais que a1 + a2 + ... + an = 1, julgue os itens que se seguem.
Se a1 < a2 < ... < an, então a estatística 
será um estimador tendencioso da média populacional µ.
será um estimador tendencioso da média populacional µ.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399460
Estatística
Texto associado
Considerando que o número mensal Y de acidentes de trabalho siga uma distribuição de Poisson com média m e que a tabela acima apresente a realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100, retirada da população Y, julgue os itens subsecutivos.
Considerando que o número mensal Y de acidentes de trabalho siga uma distribuição de Poisson com média m e que a tabela acima apresente a realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100, retirada da população Y, julgue os itens subsecutivos.
O erro padrão do estimador de máxima verossimilhança da probabilidade P(Y = 1) é igual a 
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399459
Estatística
Texto associado
Considerando que o número mensal Y de acidentes de trabalho siga uma distribuição de Poisson com média m e que a tabela acima apresente a realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100, retirada da população Y, julgue os itens subsecutivos.
Considerando que o número mensal Y de acidentes de trabalho siga uma distribuição de Poisson com média m e que a tabela acima apresente a realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100, retirada da população Y, julgue os itens subsecutivos.
Estima-se que variância da distribuição Y, utilizando-se o método da máxima verossimilhança, seja igual a 0,7.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399458
Estatística
Texto associado
Considerando que o número mensal Y de acidentes de trabalho siga uma distribuição de Poisson com média m e que a tabela acima apresente a realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100, retirada da população Y, julgue os itens subsecutivos.
Considerando que o número mensal Y de acidentes de trabalho siga uma distribuição de Poisson com média m e que a tabela acima apresente a realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100, retirada da população Y, julgue os itens subsecutivos.
Por máxima verossimilhança, estima-se que o valor de m seja igual a 0,7.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399453
Estatística
Texto associado
Um estudo sobre a informalidade no mercado de trabalho mostrou que o número X de empregados não registrados por microempresa segue uma distribuição binomial negativa na forma P(X = k) = (k + 1)p2 (1 - p)k , em que k = 0, 1, 2, ... e o parâmetro p dessa distribuição é tal que 0 < p < 1. Com base nessas informações e considerando a média amostral 
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
O erro padrão de 
é igual a 
é igual a
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399450
Estatística
Texto associado
Um estudo sobre a informalidade no mercado de trabalho mostrou que o número X de empregados não registrados por microempresa segue uma distribuição binomial negativa na forma P(X = k) = (k + 1)p2 (1 - p)k , em que k = 0, 1, 2, ... e o parâmetro p dessa distribuição é tal que 0 < p < 1. Com base nessas informações e considerando a média amostral = x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
Se f0 representar a frequência relativa de casos na amostra em que Xi = 0, para i = 1, 2, ..., n, então 
será um estimador para o parâmetro p.
será um estimador para o parâmetro p.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399449
Estatística
Texto associado
Um estudo sobre a informalidade no mercado de trabalho mostrou que o número X de empregados não registrados por microempresa segue uma distribuição binomial negativa na forma P(X = k) = (k + 1)p2 (1 - p)k , em que k = 0, 1, 2, ... e o parâmetro p dessa distribuição é tal que 0 < p < 1. Com base nessas informações e considerando a média amostral = x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
De acordo com o método de mínimos quadrados ordinários, a média amostral 
é o estimador do parâmetro p.
é o estimador do parâmetro p.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399448
Estatística
Texto associado
Um estudo sobre a informalidade no mercado de trabalho mostrou que o número X de empregados não registrados por microempresa segue uma distribuição binomial negativa na forma P(X = k) = (k + 1)p2 (1 - p)k , em que k = 0, 1, 2, ... e o parâmetro p dessa distribuição é tal que 0 < p < 1. Com base nessas informações e considerando a média amostral = x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
À medida que o tamanho da amostra aumenta, a média 
converge quase certamente para uma distribuição normal padrão.
converge quase certamente para uma distribuição normal padrão.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2013 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q399443
Estatística
Texto associado
No que concerne a união e intersecção de eventos, julgue os itens que se seguem.
Considere uma amostra de tamanho 3, X1, X2, X3 dependentes tal que 
e Cov( X2, X3) < 0. Então,
Cov(X1, X2) + Cov(X1, X3) | > 0.
e Cov( X2, X3) < 0. Então, Cov(X1, X2) + Cov(X1, X3) | > 0.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398107
Estatística
Com referência à estatística computacional, julgue o item subsequente.
Considere que um experimento consista em gerar uma amostra de tamanho n de uma distribuição de média µ e variância σ2 e que, para cada 1.000 amostras de tamanho n, toma-se o quantil de ordem 95% da distribuição da média das amostras. Nesse cenário, se K(n) for o resultado do experimento para amostras de tamanho n, então a distribuição assintótica de K(n)será uma distribuição normal.
Considere que um experimento consista em gerar uma amostra de tamanho n de uma distribuição de média µ e variância σ2 e que, para cada 1.000 amostras de tamanho n, toma-se o quantil de ordem 95% da distribuição da média das amostras. Nesse cenário, se K(n) for o resultado do experimento para amostras de tamanho n, então a distribuição assintótica de K(n)será uma distribuição normal.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398106
Estatística
Com referência à estatística computacional, julgue o item subsequente.
O amostrador de Gibbs é um algoritmo que permite gerar amostras de distribuições multivariadas.
O amostrador de Gibbs é um algoritmo que permite gerar amostras de distribuições multivariadas.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398102
Estatística
Julgue o item seguinte , relativo à técnica de amostragem.
Suponha que um caso polêmico esteja sendo julgado por um tribunal e que, para avaliar a proporção de pessoas na população favoráveis ao resultado positivo nesse processo, o tribunal decida fazer uma enquete. Nesse caso, para se calcular o tamanho da amostra que responderá à enquete, será necessário conhecer o tamanho da população.
Suponha que um caso polêmico esteja sendo julgado por um tribunal e que, para avaliar a proporção de pessoas na população favoráveis ao resultado positivo nesse processo, o tribunal decida fazer uma enquete. Nesse caso, para se calcular o tamanho da amostra que responderá à enquete, será necessário conhecer o tamanho da população.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398101
Estatística
Julgue o item seguinte , relativo à técnica de amostragem.
Considere que um tribunal pretenda pesquisar a respeito do tempo médio em que processos dos tipos A e B são solucionados. Nesse cenário, supondo que os processos do tipo A sejam solucionados quase todos no mesmo tempo
, que os do tipo B sejam solucionados com maior variabilidade 
, que se escolham n processos de cada tipo e que o tamanho amostral seja desprezível com relação ao tamanho populacional, é correto afirmar que a amostragem estratificada minimiza a variância da estimativa da média de tempo dos processos se comparada com a amostragem aleatória simples com reposição.
Considere que um tribunal pretenda pesquisar a respeito do tempo médio em que processos dos tipos A e B são solucionados. Nesse cenário, supondo que os processos do tipo A sejam solucionados quase todos no mesmo tempo
, que os do tipo B sejam solucionados com maior variabilidade , que se escolham n processos de cada tipo e que o tamanho amostral seja desprezível com relação ao tamanho populacional, é correto afirmar que a amostragem estratificada minimiza a variância da estimativa da média de tempo dos processos se comparada com a amostragem aleatória simples com reposição.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398100
Estatística
Julgue o item seguinte , relativo à técnica de amostragem.
Considerando os estimadores
= média amostral; 
= estimador regressão para a média populacional e 
= estimador razão para a média populacional, e sabendo que 
e que 
,é correto afirmar que 
, somente se cov(X, Y ) < 0,5R V(X),em que R é a razão populacional entre e Y e X.
Considerando os estimadores
= média amostral; = estimador regressão para a média populacional e = estimador razão para a média populacional, e sabendo que e que ,é correto afirmar que , somente se cov(X, Y ) < 0,5R V(X),em que R é a razão populacional entre e Y e X.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398099
Estatística
Considere que a amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn tenha sido retirada de uma distribuição exponencial com função de densidade na forma f(x) = λexp(–λx), em que x > 0 e λ > 0. Com relação a essa amostra e à inferência estatística, julgue o item que se segue.
De acordo com o teorema limite central, a soma
segue uma distribuição normal.
De acordo com o teorema limite central, a soma
segue uma distribuição normal.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398098
Estatística
Considere que a amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn tenha sido retirada de uma distribuição exponencial com função de densidade na forma f(x) = λexp(–λx), em que x > 0 e λ > 0. Com relação a essa amostra e à inferência estatística, julgue o item que se segue.
A função de distribuição acumulada da estatística de ordem X(n) = max{X1, X2, ..., Xn} é P(X(n) ≤ x) = 1 -e-λnx .
A função de distribuição acumulada da estatística de ordem X(n) = max{X1, X2, ..., Xn} é P(X(n) ≤ x) = 1 -e-λnx .
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398097
Estatística
Considere que a amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn tenha sido retirada de uma distribuição exponencial com função de densidade na forma f(x) = λexp(–λx), em que x > 0 e λ > 0. Com relação a essa amostra e à inferência estatística, julgue o item que se segue.
Considere que T(X1, X2, ..., Xn) seja o estimador do tipo UMVUE ( uniformly minimum-variance unbiased estimator) de λ . Nessa situação, a variância da estatística T(X1 X2, ..., Xn) corresponde ao limite inferior de Cramer-Rao.
Considere que T(X1, X2, ..., Xn) seja o estimador do tipo UMVUE ( uniformly minimum-variance unbiased estimator) de λ . Nessa situação, a variância da estatística T(X1 X2, ..., Xn) corresponde ao limite inferior de Cramer-Rao.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398096
Estatística
Considere que a amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn tenha sido retirada de uma distribuição exponencial com função de densidade na forma f(x) = λexp(–λx), em que x > 0 e λ > 0. Com relação a essa amostra e à inferência estatística, julgue o item que se segue.
A média amostral
é um estimador não tendencioso do parâmetro λ.
A média amostral
é um estimador não tendencioso do parâmetro λ.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398095
Estatística
Considere que a amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn tenha sido
retirada de uma distribuição exponencial com função de densidade
na forma f(x) = λexp(–λx), em que x > 0 e λ > 0. Com relação a essa
amostra e à inferência estatística, julgue o item que se segue.
A soma
é uma estatística suficiente para a estimação do parâmetro λ
A soma
é uma estatística suficiente para a estimação do parâmetro λ 
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