Deseja-se estimar intervalarmente a proporção de consumidores no mercado que fazem uso de cartões de crédito. Qual deve ser o tamanho da amostra se a pretensão é de uma margem de erro de, no máximo, um ponto percentual na estimativa, com 95% de confiabilidade?

Um modelo de regressão linear simples, supondo válidos todos os pressupostos clássicos, é estimado por Mínimos Quadrados Ordinários, obtendo os seguintes resultados:

Onde, DW é o valor observado da Estatística Durbin-Watson

R² é o Coeficiente de Determinação

é o valor tabelado da estatística Dickey-Fuller

é o valor da distribuição acumulada da t-Student

T = tamanho da amostra

Os números entre parênteses, abaixo das estimativas dos parâmetros, são os valores estimados dos erros padrão correspondentes. O tamanho da amostra é n = 100. Com tais informações, é correto afirmar que:

Considere os estimadores a seguir, tendo em vista a média populacional μ , a partir de uma amostra de tamanho n.

Se a variância populacional é finita, sobre as propriedades de  e  correto afirmar que:

Suponha que uma amostra de tamanho n = 5 é extraída de umapopulação Normal, com média desconhecida, obtendo asseguintes observações: 

X₁ = 3, X₂ = 5, X₃ = 6, X₄ = 9 e X₅ = 12

São dados ainda os seguintes valores, retirados da tabela da distribuição Qui-Quadrado:  

Se a população tem variância verdadeira σ² = 4 em nova amostra (n=5), a probabilidade de se observar uma variância amostral maior do que a anterior é de: 

De uma população arbitrariamente grande é extraída uma pequena amostra de tamanho n = 5, com o objetivo de avaliar o apoio a um dirigente político. Se forem verdadeiros os rumores de que tal indivíduo tem o apoio de apenas 10% da população, então a probabilidade de que dois se declarem favoráveis a ele é de:

A elaboração do Plano Amostral de uma pesquisa de campo demanda três especificações: a unidade amostral, a forma de seleção da amostra e o tamanho da amostra. Para seleções de natureza aleatórias, existem algumas alternativas, sobre as quais é correto afirmar que:

Com a finalidade de estimar a proporção p de indivíduos de certa população, com determinado atributo, através da proporção amostral   é extraída uma amostra de tamanho n, grande, compatível com um erro amostral de ɛ e com um grau de confiança de (1-α). Assim, é correto afirmar que:

No controle de qualidade de um processo industrial, o comprimento médio da corrida (sequência de amostras tomadas) até se detectar uma mudança de kσ na média do processo é chamado de ARL. O ARL depende do risco β, que é a probabilidade da carta não detectar a mudança na primeira amostra tomada após a variabilidade anormal se instalar. Então, se a chance da carta de controle não detectar a mudança na primeira amostra, após essa mudança se instalar, é de 0,07051, o valor do ARL é

No controle de qualidade de um processo industrial, a frequência de tomadas de amostras de tamanho n = 5 para uma carta é definida em função do comprimento médio da corrida, ARL, e do estoque de peças já produzidas que estão na caixa de Kanban. Se, em geral, ficam na caixa 150 peças antes da montagem na sequência da linha de produção e o ARL é 1,111, pode-se adotar a tomada de uma amostra de tamanho n = 5 a cada

A enfermeira que tem a função de fazer as compras para um hospital deseja verificar se o tubo que é rosqueado em certo equipamento tem realmente o diâmetro informado pelo fabricante, ou seja, µ₀ = 3,0 cm. Ela aceita que o desvio padrão σ informado pelo fabricante está correto e, então, resolve tomar uma amostra aleatória e fazer um teste estatístico para verificar se o fabricante está correto na sua afirmação quanto à média. Para isto, ela fixou: o nível de confiança da estimativa em 1 – α e o erro da estimativa em d. Nessas condições, o cálculo do tamanho da amostra, considerando a amostra infinita, deve partir

Uma oftalmologista tem razões para crer que existe um percentual de crianças com glaucoma em uma escola rural. Desejando estimar esse parâmetro para fins de logística operacional do tratamento, necessita de uma amostra aleatória do grupo de alunos da escola. O número de alunos é conhecido e igual a N. A oftalmologista, então, fixou: o nível de confiança da estimativa em 1 – α, o erro da estimativa em d e uma amostra piloto com tamanho n_0. Nessas condições, o cálculo do tamanho da amostra deve partir 

Para estimar a proporção de atletas não fumantes, foi retirada uma amostra aleatória de 1600 atletas. Na amostra foi constatado que 20% dos atletas são fumantes. Sabe-se que, para construir um intervalo de aproximadamente 95% de confiança para a variável proporção, o valor tabelado é aproximadamente igual a 2 desvios-padrão. Assim, o tamanho da amostra para se estimar um intervalo de aproximadamente 95% de confiança, para o percentual de atletas não fumantes, de modo que o erro de estimação seja, no máximo, igual a 0,01, é igual a:

Considerando os conceitos básicos de estatística sobre variáveis aleatórias e distribuições discretas e contínuas, identifique como verdadeiras (V) ou falsas (F) as seguintes afirmativas:
( ) A distribuição de Poisson é um exemplo de distribuição contínua. ( ) Variável aleatória contínua é aquela que pode assumir inúmeros valores num intervalo de números reais e é medida numa escala contínua. ( ) De acordo com o Teorema do Limite Central, à medida que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral das médias amostrais tende para uma distribuição normal. ( ) A distribuição exponencial é utilizada em dados que apresentem uma forte simetria.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta, de cima para baixo.

Para estudo da renda de uma população, colheu-se uma amostra piloto de tamanho n (n > 30) obtendo-se média e desvio padrão de 5 salários. Considerando-se um intervalo de confiança de 98% para a média populacional e, para que se apresente essa estimativa com um erro de 0,5 salário, o tamanho de amostra necessário será de