Questões de Concurso Público Petrobras 2018 para Estatístico Júnior
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Seja (Y1 , Y2 , Y3 ) uma amostra aleatória simples extraída de modo independente de uma população com média μ e variância σ2 , ambas desconhecidas. Considere os dois estimadores da média da população definidos abaixo:
Relativamente a esses dois estimadores, conclui-se que
Uma amostra aleatória de tamanho n > 1 foi extraída independentemente, sem reposição, de uma população de tamanho N com distribuição Bernoulli (π ), a fim de se estimar o total, , de unidades na população com a característica A.
Um estimador não tendencioso de é definido como:
Uma amostra aleatória de tamanho n deve ser extraída de uma população infinita a fim de se estimar a proporção da população, , por meio da estatística Proporção da Amostra, , sendo Yi uma variável aleatória Bernoulli (π).
Na falta de conhecimento prévio da variância do estimador, optou-se por calcular o tamanho da amostra conservador, considerando uma variância máxima, para um nível de confiança de aproximadamente 95%, e um erro amostral absoluto máximo de um ponto percentual.
Com esses parâmetros, o valor mais aproximado para o
tamanho final da amostra é
Uma amostra aleatória simples de tamanho n foi extraída de modo independente de uma população com distribuição normal com parâmetros μ e σ, ambos desconhecidos, a fim de se estimar a variância, σ2 , da característica de interesse, Y. O estimador de máxima verossimilhança da amostra foi obtido e expresso por
Se e são os limites inferior e superior da distribuição qui-quadrado com probabilidade (1 – α)100% de se obter um valor entre eles, então para esse nível de confiança, uma estimativa não tendenciosa, por intervalo, para a variância da população é
Considere o modelo de regressão linear múltipla com intercepto, da variável dependente Y sobre as p variáveis independentes (X1 , X2 , ..., Xp ), na forma matricial:
E(Y) = X.β
Utilizando uma amostra de tamanho n, obtemos o estimador dos mínimos quadrados ordinários =(XTX)-1 XTY. Os valores estimados de Y, =X , podem ser expressos por meio de = X.(XTX)-1 XTY.
Fazendo H = X.(XTX)-1 XT, tem-se =H.Y, sendo a matriz n x n, H, denominada matriz de projeção, isto é, a matriz que projeta o vetor das observações amostrais, Y, no espaço dos valores estimados .
Diante das considerações feitas acima, observe as afirmações a seguir.:
I - H é uma matriz idempotente.
II - = rank(X) = p , onde hii é o io elemento da diagonal da matriz H.
III - H.(I – H) = O, onde I é a matriz identidade e O, a matriz nula.
IV - e = (I – H).Y, onde e é o vetor dos resíduos amostrais.
Está correto o que se afirma em: