O Ministério Público, no exercício de sua função fiscalizadora, decide realizar uma auditoria em uma Prefeitura para verificar a regularidade de 5.000 contratos de prestação de serviços firmados no último biênio.
Diante da impossibilidade de analisar todos os processos, a equipe técnica opta por uma Amostragem Aleatória Simples (AAS) para estimar a proporção de contratos com indícios de superfaturamento.

Sobre os parâmetros que influenciam o cálculo do tamanho da amostra nesse cenário, assinale a afirmativa correta. 

O Conselho Nacional de Justiça (CNJ) solicitou um levantamento em uma vara criminal para investigar se o Tipo de Defesa (Defensoria Pública ou advogado particular) possui uma associação significativa com o resultado do julgamento (condenação ou absolvição).
Os dados coletados de 100 processos aleatórios estão dispostos na tabela de contingência a seguir.

De posse dos dados, um analista do CNJ procedeu um teste Qui-Quadrado para verificar a associação entre o Tipo de Defesa e o Resultado do Julgamento.
Considere que o nível crítico da tabela Qui-Quadrado para 1%, 5% e 10%, são respectivamente, 6,64, 3,84 e 2,71.

Sobre a conclusão do teste aplicado, assinale a afirmativa correta. 

Um analista de dados da Secretaria Estadual de Saúde deseja verificar se o tempo de espera (em minutos) para o atendimento em uma unidade de pronto atendimento segue uma distribuição normal, a fim de decidir entre o uso de testes paramétricos ou não paramétricos. O analista possui uma amostra de n = 45 registros.
Sobre os testes de normalidade, assinale a afirmativa correta. 

Em um estudo piloto avaliando uma nova política de habitação, 6 famílias foram selecionadas: 3 participaram do programa (Grupo Experimental) e 3 não participaram (Grupo Controle).
Ao final do período, observou-se que:

No Grupo Experimental: as 3 famílias melhoraram suas condições habitacionais.
No Grupo Controle: apenas 1 família melhorou suas condições habitacionais, enquanto 2 permaneceram na mesma situação. Considerando o Teste Exato de Fisher para testar a hipótese unilateral de que a política habitacional aumenta a probabilidade de melhoria, ou seja, o grupo experimental é superior ao controle, o p-valor exato é 

Teste de hipóteses é uma ferramenta estatística usada para avaliar, com base em dados amostrais, se uma afirmação sobre uma população pode ser aceita ou rejeitada.
Esse procedimento é amplamente utilizado em pesquisas científicas, estudos de mercado e controle de qualidade, contribuindo para a tomada de decisões fundamentadas em evidências.

Com relação aos testes de hipóteses, analise as afirmativas a seguir.

I. Em testes com hipóteses compostas são avaliadas três ou mais hipóteses simultaneamente.
II. O aumento da potência do teste implica maior probabilidade de obtenção de p-valores elevados.
III. O nível de significância é um limiar previamente definido usado para decidir pela rejeição ou não da hipótese nula (H₀).

Está correto o que se afirma em 

Com relação ao método dos momentos na estimação de parâmetros, assinale a afirmativa correta. 

Em um estudo sobre a renda mensal de um determinado estrato da população, um pesquisador selecionou amostras aleatórias dessa população e, com base nelas, calculou estatísticas como a média e a variância amostrais. Considerando a Lei dos Grandes Números (LGN) e o Teorema Central do Limite (TCL), analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Pela LGN, a média amostral da renda mensal tende a se aproximar da média da renda mensal da população, conforme o tamanho da amostra aumenta.
( ) O TCL estabelece que, conforme o tamanho da amostra aumenta a distribuição da renda mensal, tende a se aproximar de uma distribuição normal.
( ) Segundo o TCL a variância da renda mensal diminui conforme o aumento do tamanho da amostra.

As afirmativas são, respectivamente, 

O Teorema de Gauss-Markov estabelece as condições sob as quais o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) é o melhor estimador linear não viesado (BLUE).
Sobre as propriedades dos estimadores, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Um estimador é dito não viesado quando seu valor esperado é igual ao verdadeiro parâmetro populacional.

( ) Um estimador é consistente quando, à medida que o tamanho da amostra cresce, ele converge em probabilidade para o verdadeiro valor do parâmetro.

( ) Segundo o Teorema de Gauss-Markov, o estimador de MQO permanece BLUE mesmo quando há endogeneidade, isto é, correlação entre regressor e termo de erro.


As afirmativas são, respectivamente,  

O teste de hipóteses é uma ferramenta fundamental da inferência estatística. Ao realizar um teste, o pesquisador está sujeito à possibilidade de cometer dois tipos de erro.
Sobre o tema, leia o fragmento a seguir.
“O Erro do Tipo I ocorre quando o pesquisador ___________ uma hipótese nula que é, na realidade, ___________. Já o Erro do Tipo II ocorre quando o pesquisador deixa de rejeitar uma hipótese nula que é falsa. A probabilidade de cometer o Erro do Tipo I é dada pelo nível de ___________ do teste.”

Assinale a opção que apresenta os termos que preenchem corretamente as lacunas do fragmento acima. 

Para estimar um parâmetro associado a uma variável aleatória, foi adotado o seguinte procedimento:

1. Inicialmente, foi definida uma distribuição de probabilidade para o parâmetro de interesse com base em conhecimento prévio, sem considerar os dados da amostra.
2. Em seguida, foram coletadas observações da variável aleatória e especificado um modelo estatístico que descreve como esses dados se relacionam com o parâmetro de interesse.
3. Depois disso, a distribuição inicialmente atribuída ao parâmetro foi revista à luz das informações fornecidas pela amostra observada.
4. Por fim, a partir da distribuição obtida após essa revisão, foram calculadas estimativas da média e da variância do parâmetro de interesse.

O procedimento descrito corresponde ao(à) 

Considere uma variável aleatória Y, cuja função de densidade é dada por f(y)= 8y , para 0<y<1/2 , e f(y)= 0 , caso contrário. Uma amostra aleatória de tamanho n = 3 será gerada com a ajuda de uma tabela de números aleatórios, com valores convertidos aos valores amostrais de Y através da transformação X = F(Y), em que F(Y) representa a função de distribuição acumulada de Y. Se os valores lidos na tabela de números aleatórios forem 0,09, 0,49 e 0,64, então a média amostral obtida será, aproximadamente, igual a:

Determinada prefeitura realizou um estudo para comparar o tempo médio (em horas) necessário para análise de processos administrativos em três regionais diferentes da secretaria de fazenda. Para isso, foram selecionadas amostras independentes de processos analisados em cada regional. Os resultados observados foram:

Considerando que os tempos seguem uma Distribuição Normal nas três regionais e que as variâncias populacionais podem ser consideradas iguais, realizou-se uma análise de variância (ANOVA) para verificar se existe diferença significativa entre os tempos médios de análise nas três regionais. A soma de quadrados entre grupos foi igual a 288 e a soma de quadrados total foi igual a 468. Denotando por F_x,y uma variável aleatória com distribuição F de Fisher-Snedecor com x graus de liberdade no numerador e y graus de liberdade no denominador, então o valor-p do teste de hipóteses associado é dado por:

Considere os seguintes estimadores para uma média populacional μ , baseados em uma amostra aleatória X₁ ,X₂ ,...,X_n , 12 n onde n>1 :

Assumindo que a variância populacional é finita, a respeito das propriedades de μ1 e μ2 , é INCORRETO afirmar que: 

Considere que determinada secretaria municipal de meio ambiente deseja avaliar se a concentração média de partículas poluentes emitidas por pequenas indústrias de uma região urbana está em conformidade com o limite histórico de 50 unidades estabelecido em norma ambiental do município. Admita que a concentração de poluentes siga uma Distribuição Normal com variância populacional conhecida igual a σ² = 64. Uma amostra aleatória de tamanho n = 16 foi coletada, obtendo-se média amostral igual a X̄ = 52. Deseja-se testar a hipótese nula H₀: μ = 50 contra a hipótese alternativa de que H₁: μ ≠ 50. Considere, ainda, que a região crítica do teste é dada por RC = { |X̄ - 50| > 4 } e que, caso H₀ seja falsa, o verdadeiro valor da média populacional seja μ = 52. Com base nessas informações, o valor-p bilateral e o poder do teste são, respectivamente, iguais a:

(Dados adicionais: Φ(0,5) = 0,69; Φ(1,5) = 0,93; Φ(2) = 0,98; e Φ(3) ≅ 1; em que Φ(z) representa a função de distribuição acumulada da Distribuição Normal Padrão no ponto z).

Com o objetivo de estimar o verdadeiro tempo médio de análise de processos administrativos em determinada prefeitura municipal, foi extraída uma amostra aleatória de tamanho 16. A média e variância calculadas a partir da amostra foram, respectivamente, iguais a 40 e 64. Deseja-se construir um intervalo de confiança de 95% para a média populacional, assumindo que a variável de interesse segue uma Distribuição Normal. Considere as seguintes informações adicionais: P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 1,96) = 0,975; P(T₁₅ < 1,34) = 0,90;  P(T₁₅ < 1,75) = 0,95; P(T₁₅ < 2,13) = 0,975; 15 onde Z e T_k denotam variáveis aleatórias com Distribuição Normal Padrão e t-Student com k graus de liberdade, respectivamente. Com base nos dados fornecidos, os limites aproximados do intervalo de confiança desejado são:

Considere, hipoteticamente, que a Prefeitura Municipal de Vitória está avaliando fatores associados à redução do tempo médio de atendimento ao cidadão nos postos presenciais de serviços administrativos. Para isso, um analista de dados da secretaria de gestão pública ajustou um modelo de regressão linear múltipla, utilizando informações de 12 regionais administrativas do município. A variável dependente considerada foi Y = redução média no tempo de atendimento (em minutos). As variáveis independentes foram: X1 = investimento em digitalização de processos (em dezenas de milhares de reais); e X2 = número médio de horas de capacitação dos servidores. O modelo foi ajustado pelo método dos mínimos quadrados ordinários, produzindo os seguintes resultados:
• Estimativa do intercepto do modelo = 4,5; • Estimativa do coeficiente de X1 = 1,6; • Estimativa do coeficiente de X2 = 0,25; • Soma de quadrados da regressão = 540,0; • Soma de quadrados dos resíduos = 60,0; e • Valor-p do teste F da ANOVA = 0,003.
Com base nessas informações, assinale a afirmativa INCORRETA.

Em pesquisas amostrais, a margem de erro representa:

    Um economista analisou uma região onde a distribuição de renda é sabidamente desigual e fortemente assimétrica. Em sua análise, o economista coletou uma amostra aleatória de 100 famílias (n = 100) e obteve, para essa amostra, média de R$ 3.500 e desvio padrão de R$ 1.200. Por fim, ele aplicou o nível de confiança de 95% (z = 1,96) e calculou um intervalo de confiança para a média populacional de [R$ 3.264,80, R$ 3.735,20].

Com base na situação hipotética apresentada e no teorema central do limite, assinale a opção correta.

Em uma auditoria tributária, foi selecionada uma amostra aleatória de 64 contribuintes para estimar o valor médio de determinada diferença de recolhimento. A média amostral encontrada foi de R$ 1.200,00, e o desvio-padrão populacional, conhecido a partir de estudos anteriores, é de R$ 320,00. Considerando um nível de confiança de 95% e adotando z = 2, assinale a alternativa que apresenta o intervalo de confiança aproximado para a média populacional.