Questões de Concurso Público TJ-DFT 2022 para Analista Judiciário - Estatística
Foram encontradas 40 questões
Q1929184
Estatística
Suponha um processo de Bernoulli com probabilidade de sucesso
de cada prova p, sendo p > 0.
Seja X o número de tentativas realizadas até o primeiro sucesso (inclusive).
Se 0 ≤ p ≤ 1, a função geradora de momentos de X é:
Seja X o número de tentativas realizadas até o primeiro sucesso (inclusive).
Se 0 ≤ p ≤ 1, a função geradora de momentos de X é:
Q1929185
Estatística
A distribuição conjunta dos preços de um determinado
componente eletrônico importado e nacional segue uma
distribuição normal bivariada.
O preço do produto importado segue uma distribuição normal com média R$ 100,00 e desvio padrão R$ 20,00, enquanto o preço do produzido nacional segue uma distribuição normal com média R$ 80,00 e desvio padrão R$ 10,00. A correlação entre os preços do componente eletrônico importado e nacional é 90%.
Selecionou-se uma amostra aleatória de unidades comerciais que oferecem esse produto nas duas versões.
Usando a notação para a distribuição normal N(µ; σ2), sendo µ, a média e σ2 a variância, a distribuição condicional dos preços do produto nacional, sabendo que o preço do produto importado é R$ 105,00, é:
O preço do produto importado segue uma distribuição normal com média R$ 100,00 e desvio padrão R$ 20,00, enquanto o preço do produzido nacional segue uma distribuição normal com média R$ 80,00 e desvio padrão R$ 10,00. A correlação entre os preços do componente eletrônico importado e nacional é 90%.
Selecionou-se uma amostra aleatória de unidades comerciais que oferecem esse produto nas duas versões.
Usando a notação para a distribuição normal N(µ; σ2), sendo µ, a média e σ2 a variância, a distribuição condicional dos preços do produto nacional, sabendo que o preço do produto importado é R$ 105,00, é:
Q1929186
Estatística
Um Tribunal de Justiça deseja obter uma amostra de tamanho
3.000 de uma população de 60.000 ações. Esse Tribunal possui
um cadastro em que cada ação está associada, sequencialmente,
a um número (começando com o número 1 e terminando com o
número 60.000).
De posse do referido cadastro e considerando o tamanho da amostra solicitada, o pesquisador utilizou o seguinte procedimento para a seleção da amostra:
1. Determinou o intervalo de seleção da amostra dividindo o total da população pelo tamanho da amostra: 60.000/3.000=20;
2. Elegeu aleatoriamente um número inteiro, entre [1, 20]. Essa foi a primeira ação selecionada;
3. A próxima ação selecionada foi definida pela soma do intervalo de seleção ao número selecionado na etapa 2.
E, assim, sucessivamente, foram determinados os próximos elementos, acrescentando-se ao selecionado anteriormente o intervalo de seleção da amostra.
O número escolhido na etapa de número 2 foi 17; logo, a primeira ação selecionada foi a de número 17; a seguinte, a de número 37, seguida da de número 57, e assim sucessivamente.
O milésimo elemento selecionado nessa amostra foi a ação de número:
De posse do referido cadastro e considerando o tamanho da amostra solicitada, o pesquisador utilizou o seguinte procedimento para a seleção da amostra:
1. Determinou o intervalo de seleção da amostra dividindo o total da população pelo tamanho da amostra: 60.000/3.000=20;
2. Elegeu aleatoriamente um número inteiro, entre [1, 20]. Essa foi a primeira ação selecionada;
3. A próxima ação selecionada foi definida pela soma do intervalo de seleção ao número selecionado na etapa 2.
E, assim, sucessivamente, foram determinados os próximos elementos, acrescentando-se ao selecionado anteriormente o intervalo de seleção da amostra.
O número escolhido na etapa de número 2 foi 17; logo, a primeira ação selecionada foi a de número 17; a seguinte, a de número 37, seguida da de número 57, e assim sucessivamente.
O milésimo elemento selecionado nessa amostra foi a ação de número:
Q1929187
Estatística
Sejam os modelos ARIMA(2,0,0) a seguir.
I: zt = 0,4zt-1 + 0,8zt-2 + εt
II: zt = 0,8zt-1 - 0,4zt-2 + εt
III: zt = - 0,4zt-1 + 0,8zt-2 + εt
Sendo (ε1, ε2, ..., εt ) variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, iid, com média zero e variância constante, ou seja, os εt' s, formam uma sequência de ruídos brancos.
A condição de estacionariedade é satisfeita somente no(s) modelo(s):
I: zt = 0,4zt-1 + 0,8zt-2 + εt
II: zt = 0,8zt-1 - 0,4zt-2 + εt
III: zt = - 0,4zt-1 + 0,8zt-2 + εt
Sendo (ε1, ε2, ..., εt ) variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, iid, com média zero e variância constante, ou seja, os εt' s, formam uma sequência de ruídos brancos.
A condição de estacionariedade é satisfeita somente no(s) modelo(s):
Q1929188
Estatística
O gráfico a seguir representa uma série temporal.
Com a finalidade de identificar o modelo, devem ser observadas a função de autocorrelação (FAC) e a função de autocorrelação parcial (FACP) da série com uma diferença que está ilustrada nos gráficos a seguir.
Seja a notação de modelo tipo ARIMA (p, d, q), sendo p, a ordem da parte autorregressiva; d, o grau da diferenciação; e q, a ordem da parte de médias móveis.
O modelo que melhor representa a série temporal é:
Com a finalidade de identificar o modelo, devem ser observadas a função de autocorrelação (FAC) e a função de autocorrelação parcial (FACP) da série com uma diferença que está ilustrada nos gráficos a seguir.
Seja a notação de modelo tipo ARIMA (p, d, q), sendo p, a ordem da parte autorregressiva; d, o grau da diferenciação; e q, a ordem da parte de médias móveis.
O modelo que melhor representa a série temporal é: