Questões da Prova CESPE - 2018 - STM - Analista Judiciário - Estatística
Foram encontradas 9 questões
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Um estudo acerca do tempo (x, em anos) de guarda de autos findos em determinada seção judiciária considerou uma amostragem aleatória estratificada. A população consiste de uma listagem de autos findos, que foi segmentada em quatro estratos, segundo a classe de cada processo (as classes foram estabelecidas por resolução de autoridade judiciária). A tabela a seguir mostra os tamanhos populacionais (N) e amostrais (n), a média amostral e a variância amostral dos tempos (s2 ) correspondentes a cada estrato.
Considerando que o objetivo do estudo seja estimar o tempo médio populacional (em anos) de guarda dos autos findos, julgue o item a seguir.
Combinando-se todos os estratos envolvidos, a estimativa da
variância do tempo médio amostral da guarda dos autos findos
é inferior a 0,005 ano2
.
Um estudo acerca do tempo (x, em anos) de guarda de autos findos em determinada seção judiciária considerou uma amostragem aleatória estratificada. A população consiste de uma listagem de autos findos, que foi segmentada em quatro estratos, segundo a classe de cada processo (as classes foram estabelecidas por resolução de autoridade judiciária). A tabela a seguir mostra os tamanhos populacionais (N) e amostrais (n), a média amostral e a variância amostral dos tempos (s2 ) correspondentes a cada estrato.
Considerando que o objetivo do estudo seja estimar o tempo médio populacional (em anos) de guarda dos autos findos, julgue o item a seguir.
No estudo em questão foi aplicada uma amostragem aleatória
estratificada com alocação proporcional ao tamanho dos
estratos.
Uma amostra aleatória simples Y1, Y2, ..., Yn, retirada de uma população Bernoulli, é tal que
para y = 0 ou 1, 0 < θ < 1 e k = 1, 2, ..., n. O objetivo é efetuar
inferências acerca do parâmetro θ mediante aplicação de métodos
computacionais.
Considerando que para r ≥ 0, represente a estimativa de θ obtida na r-ésima iteração de um algoritmo de estimação, julgue o seguinte item.
O método HPD (high probability density) é um algoritmo que
proporciona um intervalo de confiança clássico (frequentista)
para o parâmetro θ.
Uma amostra aleatória simples Y1, Y2, ..., Yn, retirada de uma população Bernoulli, é tal que
para y = 0 ou 1, 0 < θ < 1 e k = 1, 2, ..., n. O objetivo é efetuar
inferências acerca do parâmetro θ mediante aplicação de métodos
computacionais.
Considerando que para r ≥ 0, represente a estimativa de θ obtida na r-ésima iteração de um algoritmo de estimação, julgue o seguinte item.
O amostrador de Gibbs, um algoritmo sequencial de Monte
Carlo, permite simular a distribuição a priori do parâmetro θ,
desde que a forma funcional da sua função de densidade, ƒ(θ),
seja conhecida.
Uma amostra aleatória simples Y1, Y2, ..., Yn, retirada de uma população Bernoulli, é tal que
para y = 0 ou 1, 0 < θ < 1 e k = 1, 2, ..., n. O objetivo é efetuar
inferências acerca do parâmetro θ mediante aplicação de métodos
computacionais.
Considerando que para r ≥ 0, represente a estimativa de θ obtida na r-ésima iteração de um algoritmo de estimação, julgue o seguinte item.
No algoritmo de Metropolis-Hastings tem-se a forma iterativa , na qual ƒ representa a função de densidade a priori de θ, e ∈, > 0 representa um incremento aleatório. Nesse algoritmo, a probabilidade de aceitação do valor proposto como uma estimativa viável para o parâmetro de interesse é constante.