Com o objetivo de produzir uma estimativa por intervalo para a variância populacional, realiza-se uma amostra de tamanho n = 4, obtendo-se, após a extração, os seguintes resultados:

X₁ = 6, X₂ = 3, X₃ = 11 e X₄ = 12

Informações adicionais:

P (X²₄ < 0,75 ) = 0,05 P (X²₃ < 0,40 ) = 0,05

P (X²₄ < 10,8 ) = 0,95 P (X²₃ < 9 ) = 0,95

Então, sobre o resultado da estimação, e considerando-se um grau de confiança de 90%, tem-se que:

Em um modelo clássico de regressão linear, os pressupostos sobre os erros e as variáveis independentes condicionam as propriedades dos estimadores de MQO.

Sobre essa conexão entre os pressupostos e as propriedades de MQO, é correto afirmar que:

Seja X uma variável aleatória com parâmetro β e função de densidade de probabilidade dada por:

ƒ_x(x) = kx² · e^-x/β · β^-3, para x > 0 e Zero, caso contrário.

Para a estimação do parâmetro da distribuição, uma amostra de tamanho n é extraída e vários métodos são cogitados.

Sobre os possíveis estimadores, é correto afirmar que:

Sejam θ₁, θ₂ e θ₃ estimadores de um parâmetro populacional θ gerados a partir de uma amostra do tipo AAS de tamanho n.

Sabe-se ainda que é eficiente quando comparada com uma certa classe de estimadores, que θ₂ e θ₃ são tendenciosos, mas θ₂ não é assintoticamente tendencioso. Então:

O “método científico” é a técnica usada para decidir entre hipóteses com base nas observações e predições. No esquema abaixo, pode-se observar que hipóteses de trabalho são apresentadas e as predições são testadas para falsear as incorretas; a explicação correta é a que se mantém, sem ser falseada.

Essa técnica é conhecida por:

Considere que para uma mesma população foram construídos dois intervalos de confiança, chamados de A e B, para proporções, em que

• n_A e n_B são os tamanhos amostrais utilizados para construção de A e B, respectivamente • γ_A e γ_B são os coeficientes de confiança de A e B, respectivamente. • ∈_A e ∈_B são as margens de erro de A e B, respectivamente.

Com base nas informações apresentadas, assinale a alternativa correta. 

Tratando-se de teste de hipótese: Quando a hipótese nula é verdadeira e o pesquisador decide rejeita-la, diz que o pesquisador cometeu:

Tratando de estimadores, pode-se dizer que um estimador Ɵ̂ é não viciado para Ɵ se:

Ao avaliar as notas em matemática de dois grupos de 40 alunos, em que o primeiro grupo recebeu uma nova metodologia de ensino da matemática e 35 alunos obtiveram nota superior a 7 e o segundo recebeu metodologia tradicional e apenas 28 conseguiram nota superior a 7, o setor pedagógico condicionou a nota 7 como nota mínima que garantia o processo metodológico como inovador e solicitou que um estatístico avaliasse a existência de diferença significativa entre as proporções de alunos dos dois grupos com notas superior a 7. O então estatístico resolveu aplicar o teste qui quadrado e concluiu que:

Observação: considerar valor de qui quadrado tabelado ao nível de 5% com n-1 graus de liberdade equivalente a 3,841.

Considere que na curva normal padrão (Z) a probabilidade P(-2 ≤ Z ≤ 2) = 95%. Uma amostra aleatória de tamanho 400 é extraída de uma população normalmente distribuída e de tamanho infinito. Dado que a variância desta população é igual a 64, obtém-se, com base na amostra, um intervalo de confiança de 95% para a média da população. A amplitude deste intervalo é igual a

Para obtenção de um intervalo de confiança de 95% para a média μ de uma população normalmente distribuída e de tamanho infinito, utilizou-se uma amostra aleatória de tamanho 64 dessa população. Sabe-se que o desvio padrão populacional σ é conhecido e o intervalo encontrado foi igual a [298,6 ; 301,4]. Considerando os dados da curva normal padrão (Z) que as probabilidades P(Z > 2) = 0,025 e P(Z > 1,6) = 0,05, tem-se que o valor de σ é igual a

Em uma eleição para presidente de um clube estão inscritos somente dois candidatos (X e Y). Um teste estatístico foi realizado para averiguar se a proporção p de associados do clube que preferem X difere da proporção de associados do clube que preferem Y. Foram formuladas, então, as hipóteses H₀: p = 0,5 (hipótese nula, ou seja, as proporções das preferências por X e por Y são as mesmas) e H₁: p ≠ 0,5 (hipótese alternativa, ou seja, as proporções das preferências por X e por Y são diferentes). Com base em uma amostra aleatória de tamanho 5 dos associados, com reposição, foi estabelecida uma regra para o teste: “caso o número de associados da amostra que tem sua preferência por X não pertencer ao conjunto {1, 2, 3, 4}, rejeita-se H₀”: Se a for o nível de significância desse teste, então,

Para uma amostra de tamanho n = 20, tem-se coletadas as informações de duas variáveis Y e X com as seguintes informações:

Assumindo que existe uma relação linear entre tais variáveis, o coeficiente angular da reta de regressão de mínimos quadrados será igual a

O valor estimado da média amostral será

Um instituto goiano de pesquisa de opinião deseja estimar o número de pessoas em um município do estado, no ano de 2018, que sofreram algum tipo de acidente de trabalho nos últimos seis meses. Uma pesquisa anterior realizada no ano de 2017 mostrou que 10% dos entrevistados sofreram algum tipo de acidente de trabalho. Qual será o número mínimo de pessoas que deverão ser entrevistadas nesta nova pesquisa, considerando um erro de estimação de 3% e um nível de 95% de confiança?

Um estatístico selecionou uma amostra aleatória de professores da UFG para aplicar um instrumento que mensura o nível de stress. No processo de inferência, ele se depara com a possibilidade de usar dois estimadores não viciados Nessa situação, qual dos estimadores é o mais eficiente?

Seja um parâmetro e seu correspondente estimador de máxima verossimilhança. A propriedade de invariância dessa classe de estimadores indica que

Segundo o livro de Bussab e Morettin: “O princípio da verossimilhança afirma que se deve escolher aquele valor do parâmetro desconhecido que maximiza a probabilidade de obter a amostra particular observada, ou seja, o valor que torna aquela amostra a “mais provável”. O uso desse princípio conduz a um método de estimação pelo qual se obtêm os chamados estimadores de máxima verossimilhança que, em geral, têm propriedades muito boas. Esse princípio foi enunciado por Fisher pela primeira vez em 1912 e, em 1922, deu-lhe forma mais completa, introduzindo a expressão “likelihood” (verossimilhança).”

Sendo assim, considere um vetor de variáveis aleatórias Independentes e identicamente distribuídas com distribuição Binomial dada por ~ . Assinale a alternativa que expressa a função de log verossimilhança para esse conjunto de variáveis aleatórias.

Acerca das hipóteses do Modelo Clássico de Regressão Linear Simples, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) Os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários são estimadores eficientes. ( ) Os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários são consistentes. ( ) Os termos de erro da função de regressão têm distribuição t-Student. ( ) Para que haja regressão, considera-se que cov(X_i,u_i) ≠ 0.
Assinale a sequência correta.

Na aplicação de um teste de hipóteses, qualquer que seja o resultado, ou seja qualquer que seja a decisão, o pesquisador estará sujeito a dois tipos de erros. O erro mais importante, fixado antes de se executar o teste, é denominado erro tipo I. Assinale a alternativa que define a probabilidade do erro tipo I.