Questões de Concurso Sobre estatística
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Testes Simulações do Valor Verdadeiro do Parâmetro
Alternativos θ1 θ2 θ3 θ4 θ5
Pr(alternativa 1) 0,73 0,84 0,92 0,95 0,98
Pr(alternativa 2) 0,68 0,80 0,85 0,91 0,97
Então, pode-se afirmar que
= 15. Usando o Teorema do Limite Central, com Ø( - 1,75 ) = 4 % , sendo Ø( .) é a distribuição acumulada da Normal Padrão, pode-se afirmar que a estimativa para o intervalo de confiança que conteria o verdadeiro valor de λ com 92% de probabilidade é
de um parâmetro populacional θ tal que EQM (
) - VAR (
) = ( K - 1/n )2 , onde k (≠ zero) é uma constante que depende do verdadeiro valor de θ e n é o tamanho da amostra. Então, o estimador será
e zero, caso contrário. Seja x1 , x2 , ... , x n-1e xn uma amostra aleatória simples daquela população. Então o estimador de máxima verossimilhança da média da distribuição será dado por
e
dois estimadores pontuais, ambos não tendenciosos e igualmente eficientes do parâmetro
( VAR (
) = VAR(
) ) , sendo que a covariância entre eles é igual a ½ (
). Então, também é não tendencioso e, mais eficiente o estimador Através de um estudo para fins comparativos, entre o perfil dos cidadãos que procuram a Defensoria Pública e a natureza dos seus problemas ou dificuldades levantadas, foram obtidos, considerando-se o total de processos, os seguintes percentuais:

Variáveis A B C D
Renda Média(R$ 100) 9 11 11 17
Idade Média(anos) 20 32 36 48
Dependentes(pessoas) 2 3 3 2
Portanto, as unidades de medida são distintas (R$, anos e pessoas). Mesmo assim, através de uma estatística de amplitude, escolhida convenientemente, aqui representada por VB, é possível comparar as dispersões. Logo, renda, idade e número de dependentes seguem a ordenação

Supondo uma distribuição uniforme dos processos dentro dos intervalos de classe, é possível afirmar que o percentil de ordem 90 e o quarto decil valem, respectivamente