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Sabendo-se que o plano amostral é o aleatório simples e que na escola 3 existem 200 alunos matriculados, então a probabilidade de um aluno qualquer da escola 3 pertencer à amostra é inferior a 10%.
Caso o plano amostral fosse o estratificado, sendo as séries escolares a variável utilizada para a estratificação, a variância da média amostral seria menor ou igual à variância da média do plano aleatório simples.
Sabendo-se que, na escola 3, existem 200 alunos e que o plano amostral aplicado para retirar os 50 alunos foi o aleatório simples sem reposição, então o fator de correção para populações finitas é superior a 80%.
Um modelo autorregressivo de 1.ª ordem Y1 = c + θY1-1 + ε1, com
< 1, pode ser reescrito como um processo de média móvel de ordem infinita.
Os componentes do vetor X1 são ditos cointegrados de ordem d,b se todos os seus componentes são integrados de ordem d e existe um vetor ß tal que a combinação linear entre X1 e ß é integrada de ordem d-b.
O índice de Laspeyres tende a subestimar as variações de preços, enquanto o índice de Paasche tende a superestimar essas variações.
Y = Xß + ε
em que X é uma matriz n × k, ß é um vetor k × 1 e ε é um vetor n × 1.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
O estimador de ß pelo método dos mínimos quadrados ordinários é b = (X’X) -1 (X’Y), em que X’ representa a matriz transposta de X.
Y = Xß + ε
em que X é uma matriz n × k, ß é um vetor k × 1 e ε é um vetor n × 1.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
Se todas as hipóteses de um modelo de regressão linear forem satisfeitas, será correto afirmar que, pelo teorema de Gauss-Markov, o estimador apurado pelo método de mínimos quadrados ordinários é o mais eficiente estimador linear de ß.
Considere um modelo estatístico cujo único parâmetro θ assuma um dos valores {θ1, θ2, θ3}. Considere, ainda, que Tn (⋅) seja um estimador do parâmetro que dependa do tamanho amostral n. Nessa hipótese, supondo que Xθi = 1,2,3 seja uma amostra gerada com cada valor possível do parâmetro θ então
Sendo ℑ1 o intervalo de confiança de tamanho 1 - α para determinado parâmetro θ e ℑ2 o respectivo intervalo de credibilidade, é correto após observar a amostra, afirmar que ambos os intervalos conterão o verdadeiro parâmetro com probabilidade 1 - α
Em um teste de hipóteses para a média de uma distribuição (H0 : μ = μ0), a razão

em que σ denota o desvio padrão populacional,
é a média x amostral e n representa o tamanho de uma amostra, segue uma distribuição normal padrão, desde que a distribuição populacional seja normal
A propriedade da consistência de um estimador é condição suficiente para a aplicação do teorema limite central.
Na amostragem aleatória simples (AAS) sem reposição de uma população finita, a variância da média amostral será inferior a 25% da variância correspondente ao plano de AAS com reposição caso o tamanho amostral da primeira seja superior a 3/4 do tamanho amostral da segunda.
Dados os eventos A: “o filme permanece em cartaz por mais de quinze dias desde a sua estreia” e B: “o filme é de terror”, é correto afirmar, no que diz respeito a probabilidades condicionais, que P(A|B) = P(B|A).
Sendo X e Y variáveis aleatórias contínuas cuja função de distribuição acumulada conjunta F (x, y) pode ser fatorada como F (x, y) = F (x) ⋅ F (y), em que F (x) e F (y) são as distribuições marginais, é correto afirmar que X e Y são independentes.
Sendo X uma variável aleatória com esperança e variância finitas, então Y = X2 também tem esperança finita.
Para o conjunto de dados {1,1,1,...,1,1,1}, o desvio mediano absoluto, que se define como M = mediana { | Xi - mediana ( X1,...., Xn)|} , é positivo
Suponha que A = 5 × I, em que A e I representam, respectivamente, a amplitude total e o intervalo interquartílico de um conjunto de dados. Em face dessa hipótese, sabendo que não existem outliers no extremo inferior da distribuição, infere-se que a distribuição desses dados é simétrica.

Um levantamento estatístico por amostragem probabilística foi realizado para se estimar o tempo médio, em dias, gasto por oficiais de justiça no cumprimento de mandados judiciais. Nesse levantamento, os mandados foram divididos de acordo com a localização geográfica do intimado. A tabela acima mostra a quantidade anual de mandados para cada região, os valores dos desvios padrão da variável de interesse por região e S, que representa o desvio padrão populacional do tempo gasto.
Considerando que o total de mandados judiciais utilizados no levantamento tenha sido igual a 400, julgue os itens

Um levantamento estatístico por amostragem probabilística foi realizado para se estimar o tempo médio, em dias, gasto por oficiais de justiça no cumprimento de mandados judiciais. Nesse levantamento, os mandados foram divididos de acordo com a localização geográfica do intimado. A tabela acima mostra a quantidade anual de mandados para cada região, os valores dos desvios padrão da variável de interesse por região e S, que representa o desvio padrão populacional do tempo gasto.
Considerando que o total de mandados judiciais utilizados no levantamento tenha sido igual a 400, julgue os itens