Questões de Concurso
Sobre inferência estatística em estatística
Foram encontradas 1.612 questões
A partir das informações do texto, assinale a opção correta.
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 
A partir dessas novas informações, julgue os próximos itens acerca do teste t.
I Considerando o pareamento da amostra, a razão t é igual a 0,26 / 0,56. II A distribuição amostral da razão t possui 5 graus de liberdade. III O erro padrão na estimativa da média da diferença entre as notas é igual a 0,52.
A quantidade de itens certos é igual a
Um estudo produziu a seguinte tabela de contingência, em que X e Y são duas variáveis binárias. Deseja-se testar a hipótese nula H0: E(Y | X = x) = 0,20 + 0,55x, em que x é igual a 0 ou 1.
I O quadrado da correlação entre Y e X é inferior a 0,1.
II A covariância entre X e Y é inferior a 0,1.
III A média de X é um valor entre 0,5 e 0,6.
A quantidade de itens certos é igual a
Com base nessas informações, é correto afirmar que o estimador de razão da despesa total per capta em 2006 produz um valor entre
Texto para a questão.
Uma amostra aleatória X1, X2, ..., Xn foi retirada de uma
população f(x). Considere que se deseja testar a hipótese nula H0 : f(x) = f0(x) = 2mxm-1exp(-2x) / (m - 1)! versus a hipótese alternativa H1 : f(x) = f1(x) = 3mxm-1exp(-3x) / (m - 1)! , em que m é um número
inteiro. Considere também que, pela estatística Δ do teste da razão
de verossimilhança, a hipótese nula será rejeitada se Δ < g, em
que g é um valor real não negativo.
I Sob a hipótese nula, a distribuição assintótica da estatística InΔ / n é aproximadamente normal. II Entre os testes de tamanho ", o teste da razão de verossimilhança é o mais poderoso. III O erro do tipo II ocorre quando a hipótese nula é rejeitada sendo que, na realidade, ela é verdadeira.
A quantidade de itens certos é igual a
Texto para a questão.
Uma amostra aleatória X1, X2, ..., Xn foi retirada de uma
população f(x). Considere que se deseja testar a hipótese nula H0 : f(x) = f0(x) = 2mxm-1exp(-2x) / (m - 1)! versus a hipótese alternativa H1 : f(x) = f1(x) = 3mxm-1exp(-3x) / (m - 1)! , em que m é um número
inteiro. Considere também que, pela estatística Δ do teste da razão
de verossimilhança, a hipótese nula será rejeitada se Δ < g, em
que g é um valor real não negativo.
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)
seja o estimador para a média
populacional. Nessa situação, julgue os itens a seguir. I
é um estimador não tendencioso para a média populacional. II O erro quadrático médio do estimador para a média
populacional é igual a 1/λ2.
III O erro padrão de é igual a λ/√n A quantidade de itens certos é igual a
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
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)
Conheça nossos planos