Questões de Concurso
Comentadas sobre inferência estatística em estatística
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P(7,06 ≤ µ ≤12,94) = 0,95
Sendo os valores críticos tabelados z0,05 = 1,65 e z0,025 = 1,96, o tamanho da amostra n e o erro padrão da estimativa EP
são dados por Segue abaixo uma parte da Tabela de probabilidades.
A estimativa de máxima verossimilhança de p é
I. Envolve a apresentação e a caracterização de um conjunto de dados, de modo a detalhar apropriadamente as várias características deste conjunto.
II. Torna possível a estimativa de uma característica de uma população ou a tomada de uma decisão, referente à população, com base somente em resultados de amostras.
Esses métodos são denominados, respectivamente, análise:
A partir de uma amostra aleatória (X 1, Y1), (X2, Y2),...,(X20 ,Y20) foram obtidas as estatísticas: médias X = 12,5 e Y = 19, variâncias amostrais s 2x = 30 e s2y = 54 e covariância S xy = 36.
Com os dados acima, determine o valor da estatística F para testar a hipótese nula de que o coeficiente angular da reta do modelo de regressão linear simples de Y em X é igual a zero.
Considere os valores críticos da distribuição qui-quadrado
P(qui-quadrado com n graus de liberdade < valor tabela-do) = 1 − α
Uma amostra de 200 moradores de uma cidade foi
escolhida para opinar sobre o primeiro ano de governo do
prefeito local. O resultado está apresentado na tabela a
seguir dividido por sexo e a opinião do morador.
O pesquisador deseja saber se a opinião sobre o governo
depende do sexo do pesquisado e para tanto realizou um
teste qui-quadrado (com 10% de significância). O valor
observado do qui-quadrado e a decisão do teste são
Ho: µ = 150 (σ2 = 100) contra Ha: µ = 140 (σ2 = 225),
com base numa amostra de 100 observações, a região crítica apropriada ao teste, dada em termos da média amostral
, para que a probabilidade de se cometer erro
do tipo I seja igual à de se cometer erro do tipo II, é
dada por Texto para a questão.
Considere que Y1, Y2, ..., Yn seja uma amostra aleatória simples de uma população cuja distribuição é dada pela função de densidade f(y) = λ exp [-λ (y - α)], se y ≥ α; e f(y) = 0, se y < α, em que λ > 0 e -∞ < α < +∞ são os parâmetros da distribuição. Considere ainda as estatísticas a seguir.
Y(1) = min(Y1, Y2, ..., Yn)
Y(n) = max(Y1, Y2, ..., Yn)
Nessa situação, no procedimento de
estimação via mínimos quadrados, o estimador para 1/λ . I é
- α II não é tendencioso.
III é consistente.
A quantidade de itens certos é igual a
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