Questões de Concurso Sobre estatística
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I. Uma variável aleatória é uma função real definida no espaço amostral de um experimento aleatório;
II. Uma variável aleatória é uma função que associa um número real a cada evento de Ω.
III. Uma variável aleatória é discreta se sua imagem (ou conjunto de valores que ela assume) for um conjunto finito ou enumerável. Se a imagem for um conjunto não enumerável, diz-se que a variável aleatória é contínua.
Nessa situação hipotética, a moda do conjunto de dados apresentados na tabela é igual a:
Qual a média aritmética das notas da turma, excluindo a nota de Joana que foi a pior nota?
No que se refere a mediana dos tempos dos alunos na competição universitária, assinale a alternativa correta.
I. Responsável pela coleta, organização, descrição e resumo dos dados observados.
II. A partir de um determinado conjunto de dados, a Estatística Descritiva busca organizá-los em tabelas (ou gráficos) e estabelecer um sumário por meio de medidas descritivas como a média, os valores mínimo e máximo, o desvio padrão, entre outras.
III. A estatística se divide em três grandes ramos: estatística descritiva (também chamada de indutiva), estatística probabilística, estatística inferencial (também chamada de dedutiva).
Um estudo tem o objetivo de verificar se existe independência entre tipos de crimes e regiões de um país. A seguinte Tabela de Contingência mostra os números observados em uma amostra aleatória de tamanho n = 789 casos registrados nas regiões.
Sabe-se que 
= 27,91 e P( > 27,91) = 0,0000.
Então, é correto afirmar que as frequências
esperadas das células (C1, R2) e (C3, R1), o
valor-p e a decisão quanto à relação entre Tipo de
Crime e Região, do teste da hipótese de
independência entre Tipo de Crime e Região,
serão:
Supondo que [X1, X2 , ... , Xn] seja uma amostra aleatória da variável aleatória X com distribuição Poisson
com parâmetro θ, ou seja, P(θ), é correto afirmar que
A forma geral de representar uma classe de séries temporais não estacionárias é o modelo utorregressivo integrado médias móveis de ordem (p, d, q), ou seja, ARIMA(p, d, q), em que p é o grau do polinômio aracterístico da parte autorregressiva Φ(B), q é o grau do polinômio característico da parte média móveis θ(B) e d é o grau de diferenciação ▽d, ou seja, Φ(B)▽dZt = θ(B)at em que ⊽dZt = ωt. Desse modo, tem-se Φ(B)ωt = θ(B)at que é um modelo ARMA(p, q).
A uma determinada série temporal, ajustou-se um
modelo da classe ARIMA(p, d, q), e os resultados
do ajuste estão expostos a seguir:
Modelo ARIMA ajustado à série temporal
Então, é correto afirmar, com aproximação de três
(03) casas decimais, que
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:
Os seguintes gráficos correspondem a
determinada série temporal e foram obtidos em
uma análise exploratória antes de ajustar um
modelo de previsão:
Observando os gráficos, é correto afirmar que
Seja a amostra aleatória de tamanho pequeno [X1, X2, ... , X10] de uma variável aleatória X com distribuição de probabilidade normal com média μ e variância σ2, então, as estatísticas x̄–μ/σ/√10, x̄–μ/s/√10, x̄–μ/σ e x̄–μ/s têm quais distribuições, respectivamente?
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