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A tabela precedente mostra informações para a determinação do
tamanho amostral n referente a um levantamento por amostragem
aleatória estratificada com alocação proporcional ao tamanho do
estrato, em que Nh representa o tamanho do estrato h e sh, o
desvio padrão amostral no estrato h referente a uma variável de
interesse X a ser estudada nesse levantamento. O objetivo do
levantamento é produzir uma estimativa da média populacional
de X com base no estimador usual 
da amostragem
aleatória estratificada, cuja variância é representada por
V = Var (
)
Tendo como referência essas informações, julgue o item a seguir.
Se n = 100, então n1 = n2 = 25 e n3 = 50.
A tabela precedente mostra informações para a determinação do
tamanho amostral n referente a um levantamento por amostragem
aleatória estratificada com alocação proporcional ao tamanho do
estrato, em que Nh representa o tamanho do estrato h e sh, o
desvio padrão amostral no estrato h referente a uma variável de
interesse X a ser estudada nesse levantamento. O objetivo do
levantamento é produzir uma estimativa da média populacional
de X com base no estimador usual da amostragem
aleatória estratificada, cuja variância é representada por
V = Var ()
Tendo como referência essas informações, julgue o item a seguir.
Se V = 0,03, então n < 80.
A tabela precedente mostra informações para a determinação do
tamanho amostral n referente a um levantamento por amostragem
aleatória estratificada com alocação proporcional ao tamanho do
estrato, em que Nh representa o tamanho do estrato h e sh, o
desvio padrão amostral no estrato h referente a uma variável de
interesse X a ser estudada nesse levantamento. O objetivo do
levantamento é produzir uma estimativa da média populacional
de X com base no estimador usual da amostragem
aleatória estratificada, cuja variância é representada por
V = Var ()
Tendo como referência essas informações, julgue o item a seguir.
Considerando-se que n = 80, se V0 for a variância do
estimador 
propiciado pela amostragem aleatória simples
para a estimação da média populacional de X, então V ≤ V0.
Considere uma população formada pelos elementos x1, ..., xN, cuja média populacional é representada por
A amostra aleatória de tamanho simples n retirada dessa população é denotada por X1, ..., XN (com 1 < n < N), tal que a média amostral seja definida por
em que {a1, ..., aN} forma uma sequência de variáveis aleatóriastais que ai ~ Bernoulli (n/m) e 
. Considerando essasinformações, julgue o próximo item.
A situação em tela representa uma amostragem aleatória
simples com reposição.
Considere uma população formada pelos elementos x1, ..., xN, cuja média populacional é representada por
A amostra aleatória de tamanho simples n retirada dessa população é denotada por X1, ..., XN (com 1 < n < N), tal que a média amostral seja definida por
em que {a1, ..., aN} forma uma sequência de variáveis aleatóriastais que ai ~ Bernoulli (n/m) e 
. Considerando essasinformações, julgue o próximo item.
{a1, ..., aN} forma uma sequência de variáveis aleatórias
independentes e identicamente distribuídas.
Considere uma população formada pelos elementos x1, ..., xN,
cuja média populacional é representada por
A
amostra aleatória de tamanho simples n retirada dessa população
é denotada por X1, ..., XN (com 1 < n < N), tal que a média
amostral seja definida por
em que {a1, ..., aN} forma uma sequência de variáveis aleatóriastais que ai ~ Bernoulli (n/m) e 
. Considerando essasinformações, julgue o próximo item.
é um estimador não viciado da média populacional μ.
Suponha que determinada população de tamanho N = 100 seja
constituída pelos elementos x1, ..., x100. Para a realização de um
levantamento amostral sobre essa população, cogitam-se duas
possibilidades mostradas no quadro anterior, ambas pelo método
de amostragem aleatória simples. Se o tipo I for o escolhido,
então a amostragem será com reposição com n = 6. No entanto,
se o escolhido for o tipo II, então a amostra será sem reposição
com n = 5.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Suponha que X1, X2, X3, X4, X5 sejam variáveis aleatórias
que representam a amostra a ser obtida pela amostragem do
tipo II. Nesse caso, é correto afirmar que essas variáveis
aleatórias são mutuamente independentes.
Suponha que determinada população de tamanho N = 100 seja
constituída pelos elementos x1, ..., x100. Para a realização de um
levantamento amostral sobre essa população, cogitam-se duas
possibilidades mostradas no quadro anterior, ambas pelo método
de amostragem aleatória simples. Se o tipo I for o escolhido,
então a amostragem será com reposição com n = 6. No entanto,
se o escolhido for o tipo II, então a amostra será sem reposição
com n = 5.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Na amostragem do tipo II, a fração amostral é igual a 0,05.
Suponha que determinada população de tamanho N = 100 seja
constituída pelos elementos x1, ..., x100. Para a realização de um
levantamento amostral sobre essa população, cogitam-se duas
possibilidades mostradas no quadro anterior, ambas pelo método
de amostragem aleatória simples. Se o tipo I for o escolhido,
então a amostragem será com reposição com n = 6. No entanto,
se o escolhido for o tipo II, então a amostra será sem reposição
com n = 5.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Suponha que a variância populacional seja definida por 
em que 
Nesse caso, se a média da amostra
aleatória simples com reposição (tipo I) for representada por 
Suponha que determinada população de tamanho N = 100 seja
constituída pelos elementos x1, ..., x100. Para a realização de um
levantamento amostral sobre essa população, cogitam-se duas
possibilidades mostradas no quadro anterior, ambas pelo método
de amostragem aleatória simples. Se o tipo I for o escolhido,
então a amostragem será com reposição com n = 6. No entanto,
se o escolhido for o tipo II, então a amostra será sem reposição
com n = 5.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Se o tipo II for aplicado, a probabilidade de que a amostra
seja formada pelos elementos x8, x27, x70, x77, x99 é igual a 
.
Suponha que determinada população de tamanho N = 100 seja
constituída pelos elementos x1, ..., x100. Para a realização de um
levantamento amostral sobre essa população, cogitam-se duas
possibilidades mostradas no quadro anterior, ambas pelo método
de amostragem aleatória simples. Se o tipo I for o escolhido,
então a amostragem será com reposição com n = 6. No entanto,
se o escolhido for o tipo II, então a amostra será sem reposição
com n = 5.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Na amostragem do tipo I, a probabilidade de que o elemento
da população x20 constitua a amostra de tamanho n = 6 é
igual a 0,09.
Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear.
A vantagem da medida Cp de Mallows em relação às outras
medidas para a modelagem dos dados por regressão linear é
sua robustez frente a presença de muitos pontos influentes na
amostra.
Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear.
O melhor modelo candidato não necessariamente apresenta maior R2ajustado .
Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear.
O melhor modelo candidato apontado pelo critério BIC
possui 8 coeficientes.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
Para se testar a hipótese nula H0 : y = a + ε contra a hipótese alternativa H1: y = a + bx + ε, a estatística do teste F proporcionada pela tabela ANOVA é igual ou superior a 2.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O R2 ajustado é maior ou igual a 0,05.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A variância amostral da variável dependente é inferior a 12.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O coeficiente de explicação do modelo é igual a 0,99.
Considerando que ŷk denote o valor ajustado — pelo método de mínimos quadrados ordinários — da variável resposta yk de um modelo de regressão linear múltipla na forma yk = β0 + β1x1,k + β2x2,k + εk , para k ∈ {1, … ,10}; que, nesse modelo, {ε1, ..., ε10} seja um conjunto de erros aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a σ2 ; e que cada resíduo produzido pelo ajuste seja escrito como rk = yk - ŷk , julgue o próximo item.
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