Os candidatos de um concurso público realizaram um teste de redação que vale até 1000 pontos. 5000 candidatos realizaram o teste, o que gerou uma distribuição das notas cuja média foi de 600 pontos e cujo desvio padrão foi de 90 pontos. Dessa distribuição são retiradas 40 novas amostras, com 100 notas em cada amostra, sem reposição.
Dados: √4999 = 70,7; 100/101 = 0,99
O desvio-padrão da distribuição das 40 médias obtidas a partir das novas amostras (de 100 notas) retiradas é igual a

O tempo médio de duração, em meses, para a conclusão dos processos administrativos do órgão P, no período de 2020 a 2023, está expresso na Tabela a seguir. 




A nova gestão desse órgão mudou a dinâmica do setor, visando dar maior celeridade aos processos, e estabeleceu uma meta: reduzir o tempo médio (considerando a média dos 4 anos da Tabela) de 2 desvios padrão. Assim, o novo tempo médio de duração deverá ser o tempo médio desses 4 anos menos duas vezes o desvio padrão dos tempos médios observados nesse período.
Com isso, o valor mais próximo do tempo médio, em meses, de duração dos processos estabelecido como meta pela nova gestão é

Uma seletiva para uma corrida de 100 metros, em uma competição universitária, os alunos conseguiram os seguintes resultados:





No que se refere a mediana dos tempos dos alunos na competição universitária, assinale a alternativa correta.

Considere a seguinte série temporal:  

É correto afirmar que a média, a variância e a autocorrelação de defasagem 2 dessa série temporal, assumindo o estimador de máxima verossimilhança para a variância, são, respectivamente:

Um estatístico conduziu um experimento para verificar se existem diferenças estatisticamente significativas entre os resultados quantitativos de três procedimentos aplicados em amostras independentes. Os resultados obtidos com o experimento são:

 Tabela da Análise da Variância – ANOVA 

Teste de Levene para hipótese de variâncias iguais

Teste de Normalidade para os resíduos da ANOVA 

Teste de Kruskal-Wallis para hipótese de medianas iguais

Estatística do Teste = 24,8078 Valor-p p = 0,0000041025

Então, é correto afirmar, em relação ao nível de significância de 5%, que

O estatístico de uma Vara Federal necessita verificar se a idade média dos condenados por prevaricação e a dos condenados por corrupção passiva são iguais. Para isso tomou amostras aleatórias de tamanhos: n₁ = 15 de condenados por prevaricação e n₂ = 20 condenados por corrupção passiva. As amostras forneceram as estatísticas: média amostral x̄₁ = 25 anos e desvio-padrão amostral s₁ = 2 anos do grupo da prevaricação e x̄₂ = 31 anos e desvio-padrão amostral s₂ = 3,5 anos do grupo da corrupção passiva. Verificou-se, aplicando os testes, que as amostras eram provenientes de distribuição normal, mas com variâncias desconhecidas e diferentes. Então, foi aplicado o teste adequado à situação e obteve-se, para a estatística do teste, o valor

Seja a amostra aleatória de variável aleatória X que tem distribuição normal com média μ e variância σ², N(μ, σ²), [x₁, x₂, ... , x_n], então, é correto afirmar que a Variância e o Erro Quadrático Médio do estimador de Máxima Verossimilhança (EMV) do parâmetro σ² são, respectivamente,

Seja [X₁, X₂, ... , X_n] uma amostra aleatória de uma variável aleatória com distribuição normal, com média μ e variância σ², ou seja, X ⁓ N(μ, σ²), em que os parâmetros são desconhecidos, então, os estimadores uniformemente de mínima variância não viciados, UMVU, da média μ e variância σ² são, respectivamente,

Suponha as variáveis aleatórias independentes X com distribuição Qui-quadrado com v = 5 graus de liberdade e Y com distribuição Gama com parâmetros α = 2 e β = 5. Então, a esperança e a variância da variável aleatória W = X + Y são, respectivamente,

Considere os resultados do ajuste do modelo Y_i = β₁X_1i + β₂X_2i + ɛ_i  i = 1, 2, ... , n aos valores da variável dependente (resposta) Y e variáveis explicativas X₁ e X₂ nas tabelas a seguir. A variável ɛ_i é o erro aleatório e β_i i = 1, 2 são os parâmetros.

Análise da Variância

Então, a estatística t e a razão F foram obtidas usando-se os procedimentos:

Um estatístico necessita relacionar uma variável aleatória dependente Y com duas outras variáveis explicativas X₁ e X₂. Ele observou n vezes os valores de Y em função de X₁ e X₂ e ajustou um modelo linear aos dados observados minimizando a Soma dos Quadrados dos Erros, (y_i–ŷ)² entre valores observados e valores ajustados pelo modelo para estimar os parâmetros por B̂ = (X'X)^-1X'Y. Nessa expressão, B̂ é o vetor de estimativas dos parâmetros, X é a matriz do modelo de ordem nxp e Y é o vetor de respostas, ou seja, a variável dependente. Os resultados do ajuste estão nas tabelas a seguir:

Análise da Variância 

Então, é correto afirmar que 

O Coeficiente de Variação é uma medida relativa de dispersão e é usado para comparar a variabilidade de duas amostras de dados distintas. Assim, uma regra básica para se usar o Coeficiente de Variação é que

Considere uma amostra aleatória com tamanho n = 5 do tempo de conclusão de processos, em meses, de indivíduos que respondem a processos em uma determinada Vara Federal: 2, 3, 1, 5, 3. Então, é correto afirmar que a variável tempo de conclusão de processos pode ser descrita pelas estatísticas amostrais média, mediana, desvio-padrão e coeficiente de variação cujos valores são, respectivamente: