Questões de Concurso
Sobre amostragem em estatística
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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.

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.

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.
= 0 versus H1 :
0, em que
representa o intercepto, a hipótese nula deve ser rejeitada caso se adote o nível de significância de 1%.
= 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.
será um estimador tendencioso da média populacional µ. 
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.

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.
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
é igual a
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
será um estimador para o parâmetro p.
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
é o estimador do parâmetro p.
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir.
converge quase certamente para uma distribuição normal padrão.
e Cov( X2, X3) < 0. Então,
Cov(X1, X2) + Cov(X1, X3) | > 0. 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.