Questões de Concurso Sobre estatística
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para k = 0, 1, 2, þ.
e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue o item subsecutivo.
Segue abaixo:
O estimador de máxima verossimilhança para λ, em uma amostra de tamanho n, é
em que
.
para k = 0, 1, 2, þ.
e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue o item subsecutivo.
Segue abaixo:
O estimador de ln(λ) via máxima verossimilhança é In
.
para k = 0, 1, 2, þ.
e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue o item subsecutivo.
Segue abaixo:
Os limites inferiores e superiores do intervalo de confiança de máxima verossimilhança para ln(λ) podem ser obtidos calculando-se a função logarítmica (ln), respectivamente, nos limites inferiores e superiores do intervalo de confiança de máxima verossimilhança para λ.
Caso fosse calculado um intervalo de confiança bilateral para μA – μP, com coeficiente de confiança 95%, tal intervalo conteria o valor zero.
A função poder do teste, Π(μA – μP), assume o valor Π(0) = 0,03.
A hipótese H0 deve ser rejeitada, o que indica que μA > μP.
A partir da situação apresentada, julgue o item subsequente, considerando o nível de significância de 0,05.
As hipóteses do teste t de Student aplicado são simples.
Se a hipótese alternativa fosse
, a hipótese nula não seria rejeitada.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item que se segue.
O valor da estatística qui-quadrado depende do fato de o teste aplicado ser de aderência, de independência ou de homogeneidade.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Considere que, para a hipótese alternativa
, tenha sido obtido um valor p (ou nível descritivo ou probabilidade de significância) igual a 0,08. Nessa situação, se a hipótese alternativa for
, então a hipótese nula será rejeitada.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Se os dados coletados para Q1 forem 14 sim e 6 não, e para Q2 forem 6 sim e 14 não, então o valor da estatística qui-quadrado (sem o uso da correção de continuidade) será igual a 6,4.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Se os dados coletados para Q1 forem 20 sim e 2 não, e para Q2 forem 2 sim e 7 não, então o teste qui-quadrado será válido.
seja viciado e que, consequentemente, o estimador
não o seja, julgue o próximo item.
A estatística T({Xi}) = max(X1, þ, Xn) é suficiente para θ.
seja viciado e que, consequentemente, o estimador
não o seja, julgue o próximo item.
um estimador assintoticamente não viciado de θ e o vício desse estimador diminui à medida que o tamanho da amostra aumenta.
seja viciado e que, consequentemente, o estimador
não o seja, julgue o próximo item.
Nessa situação,
; e, em média, o estimador de máxima verossimilhança subestima a quantidade máxima de processos que o funcionário pode analisar durante um dia de trabalho.
, seja viciado e que, consequentemente, o estimador
não o seja, julgue o próximo item.
Um estimador de momentos para θ é
.Considere que uma análise bayesiana dos dados tenhaproduzido um intervalo de credibilidade de 95% para a diferença entre as médias dos IRAs nos dois grupos. De acordo com o paradigma bayesiano, existe uma probabilidade de 95% de que esse intervalo contenha a verdadeira diferença entre as médias populacionais dos IRAs nos dois grupos.
Considere que o intervalo de 95% de confiança para a diferença entre as médias dos dois grupos seja igual a(0,1, 1,2). Nesse caso, de acordo com o paradigma frequentista, existe uma probabilidade de 95% de que a verdadeira diferença entre as médias populacionais dos IRAs seja superior a 0,1 e inferior a 1,2.
Suponha que o IRA não siga uma distribuição Normal. Nesse caso, seria correto aplicar um teste t de Student para comparar as médias dos grupos.
De acordo com a suposição do administrador, deve-se aplicar um teste cujas hipóteses sejam as seguintes:
H0: μP = μS e H1: μP > μS, em que μP e μS representam os IRAs médios, respectivamente, dos grupos P e S.