Questões de Concurso
Sobre inferência estatística em estatística
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. Observando, aleatoriamente, 400 destes transportes, decide-se
estimar pelo método da máxima verossimilhança o parâmetro λ da distribuição. O quadro abaixo demonstra o resultado referente
a estas
observações:
xi 0 1 2 3 4 TOTAL
ni 220 130 35 10 5 400
Observação: ni é o número de transportes contendo xi peças danificadas.
Sendo então o número de peças danificadas uma variável aleatória X, com base na estimativa de λ, tem-se que a variância de X é
Instruções: Para resolver à questão utilize, dentre as informações dadas a seguir, as que julgar apropriadas.
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,5) = 0,691; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,2) = 0,885; P(Z < 1,28) = 0,90.
Com o objetivo de se estimar a idade média, μ, em anos, de ingresso no primeiro emprego formal de jovens de determinada comunidade, selecionou-se uma amostra aleatória de 100 jovens da população de jovens que já haviam ingressado no mercado de trabalho formal. Os resultados obtidos encontram-se na tabela de distribuição de frequências apresentada a seguir:
Considere:
I. Que a população de onde a amostra foi retirada é infinita e tem distribuição normal com desvio padrão igual a 1 ano.
II. Para a estimativa pontual de &mu/ a média aritmética das 100 idades apresentadas, calculada considerando que todos os valores incluídos num intervalo de classe são coincidentes com o ponto médio do intervalo.
Nessas condições, o intervalo de confiança para µ, em anos, com coeficiente de confiança igual a 77%, baseado nessa amostra, é dado por
Na recente Campus Party, um fabricante de games decidiu desenvolver e comercializar um programa sobre mercado de ações, se a idade média de todos os jogadores for superior a 22 anos. Uma amostra aleatória de jogadores foi obtida e os dados resultantes, usados para testar a hipótese relevante. Considerando H0 como hipótese nula, Ha como hipótese alternativa e μ como a idade média de todos os jogadores de games, é apropriado afirmar que:
A análise da variância utiliza métodos que necessitam do conhecimento da distribuição F – duas populações normalmente distribuídas com variâncias iguais. Uma importante propriedade da distribuição F mostra que:
Seja X1, X2, ..., Xn uma amostra aleatória independente e identicamente distribuída de uma U(0, θ) onde X(n) = max(X1, X2, ..., Xn). Qual o estimador não viciado para o parâmetro θ?
Observando a tabela abaixo para uma análise de variância ANOVA simples, o que se pode concluir a respeito das seguintes hipóteses?
H0 = média dos tratamentos são iguais
H1 = pelo menos duas médias não são iguais
Em um modelo de regressão linear múltipla com k variáveis independentes x1, x2, ..., xk e n observações y1, y2, ..., yn solução de mínimos quadrados para estimar o vetor de parâmetros é:
Para responder às questões 46, 47 e 48 use as informações a seguir sobre as variáveis Z e W. Suponha que as duas variáveis estejam relacionadas segundo um modelo de regressão linear simples, Z = β0 + β1 w + ε, sendo ε o termo aleatório e que:
Qual opção informa a estimativa não viciada para a variância?
Para responder às questões 46, 47 e 48 use as informações a seguir sobre as variáveis Z e W. Suponha que as duas variáveis estejam relacionadas segundo um modelo de regressão linear simples, Z = β0 + β1 w + ε, sendo ε o termo aleatório e que:
Qual opção informa as estimativas de mínimos quadrados de β0 e β1, respectivamente?
Qual o número inteiro que representa o tamanho de amostra mínimo, para ter 90% de confiança de que a estimativa para a média está distante por menos de 0,01 do verdadeiro valor, sabendo que o desvio dessa população é conhecido e igual a 0,1? (Observação: Se Z é uma variável aleatória com distribuição normal padrão, então P(Z ≤ 1,65) ≅ 0,90)
Seja a média amostral de uma variável aleatória de
tamanho n de uma população com variância
conhecida σ2. O intervalo de confiança de 100(1 − α)%
para média μ é dado por:
Seja S2 a variância amostral de uma amostra
aleatória de tamanho n proveniente uma distribuição
N(μ, σ2). Neste caso tem distribuição:
Sabe-se que a variável X tem média e variância amostrais iguais a a3 e b4, respectivamente. O coeficiente de variação amostral da variável aleatória W, onde W=3X – 6, é igual a:
*Considere as informações para responder à questão.
Um estudo deseja relacionar a altura da filha (Y) em função da altura de sua mãe (X1) e de seu pai (X2), através de um
modelo de regressão linear múltipla Yi = β0 + β1X1 + β2X2 + ε. Uma amostra aleatória de tamanho 20 foi obtida para tal
fim.
Considere os resultados a seguir.
Sobre os coeficientes do modelo de regressão linear múltipla, é correto afirmar que
*Considere as informações para responder à questão.
Um estudo deseja relacionar a altura da filha (Y) em função da altura de sua mãe (X1) e de seu pai (X2), através de um
modelo de regressão linear múltipla Yi = β0 + β1X1 + β2X2 + ε. Uma amostra aleatória de tamanho 20 foi obtida para tal
fim.
A tabela ANOVA apresentada foi obtida ao ajustar o modelo de regressão.
Os valores de r, s e t são, respectivamente,
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