Questões de Concurso Público IBGE 2019 para Analista Censitário - Métodos Quantitativos
Foram encontradas 7 questões
Ano: 2019
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IBGE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2019 - IBGE - Analista Censitário - Métodos Quantitativos |
Q1177134
Estatística
Na estimação do vetor de parâmetros ß , em modelos lineares, podem ser utilizados vários
métodos. Os mais comuns são o Método dos Mínimos Quadrados e o Método da Máxima
Verossimilhança. O propósito desses métodos é encontrar um estimador para o vetor de
parâmetros ß tal que o somatório dos quadrados das distâncias entre cada ponto observado
e seu correspondente estimado pelo modelo seja mínimo. Para esses dois métodos citados,
os estimadores obtidos são iguais, no entanto, pode ocorrer, que para métodos diferentes,
resultam-se estimadores diferentes. Nesses casos, é necessário escolher o melhor estimador.
Assinale a alternativa que apresenta o(s) principal(is) critério(s) utilizado(s) para avaliar um
estimador 
de um parâmetro 
para um modelo linear.
Considere o seguinte:
1. Não viesado -
;
2. Consistência - 
para qualquer 
;
3. Suficiência - quando a função de densidade de probabilidade conjunta condicional das
observações 
amostrais, dado , não depende do parâmetro 
;
4. Variância Mínima - um estimador 
é de variância mínima de 
se para qualquer outro
estimador 
.
5. Normalidade – os parâmetros 
devem distribuir-se conforme a distribuição normal padrão.
de um parâmetro para um modelo linear.
Considere o seguinte:
1. Não viesado -
;
2. Consistência - para qualquer ;
3. Suficiência - quando a função de densidade de probabilidade conjunta condicional das
observações amostrais, dado , não depende do parâmetro ;
4. Variância Mínima - um estimador é de variância mínima de se para qualquer outro
estimador .
5. Normalidade – os parâmetros devem distribuir-se conforme a distribuição normal padrão.
Ano: 2019
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IBGE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2019 - IBGE - Analista Censitário - Métodos Quantitativos |
Q1177137
Estatística
Os modelos lineares generalizados constituem uma extensão dos modelos lineares de
regressão, permitindo alargar as hipóteses admitidas. A variável resposta do modelo passa a
poder provir de um universo que segue uma lei de distribuição, chamada família exponencial,
deixando de ter obrigatoriamente uma distribuição Normal. Para variáveis 
aleatórias
(i=1, 2, ..., N) independentes, de média , uma das notações de função de densidade de
probabilidade pertencente à família exponencial é dada por: 
. Existem diversas distribuições de probabilidades que podem ser escritas na forma da
distribuição da família exponencial. Diante do exposto, considere a distribuição normal de
média 
e variância 
, escrita na forma exponencial, e assinale a alternativa correta para 
.
aleatórias
(i=1, 2, ..., N) independentes, de média , uma das notações de função de densidade de
probabilidade pertencente à família exponencial é dada por: . Existem diversas distribuições de probabilidades que podem ser escritas na forma da
distribuição da família exponencial. Diante do exposto, considere a distribuição normal de
média e variância , escrita na forma exponencial, e assinale a alternativa correta para . 
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