Questões de Concurso
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A probabilidade de o valor gasto por consumidor ser inferior a R$ 100 é menor do que 1%.
A probabilidade de o gasto do consumidor não passar de R$ 400 é superior a 10%.
A probabilidade de o valor gasto por consumidor ser superior a R$ 800 é inferior a 15%.
A respeito de estatística e da linguagem de programação R, julgue o item a seguir.
A covariância e a correlação são conceitos estatísticos
idênticos e medem a relação linear entre duas variáveis.
Em cada item a seguir é apresentada uma situação hipotética seguida de uma assertiva a ser julgada a respeito de Estatística e Econometria.
Sob a presença de heteroscedasticidade num modelo de
regressão linear, o método dos mínimos quadrados
ordinários não gera estimativas de parâmetros eficientes ou
de variância mínima, o que implica erros padrões viesados.
• Média = 5 • Variância = 25 • Soma dos desvios absolutos em relação à média = 10 • Tamanho da amostra = 5
Assim, o coeficiente de variação dessa amostra em termos decimais será igual a
Considere os dados da tabela a seguir.
Usando 2020 como base, os índices de Laspeyres de preço e
quantidade são, respectivamente,
Dos estimadores da média populacional a seguir, assinale o que é viesado.
( ) Se X segue uma distribuição Normal, então a média é igual à mediana e igual à moda.
( ) Quando o tamanho da amostra é grande, a distribuição normal serve como aproximação da distribuição binomial.
( ) Quanto menor a variância, mais achatada é a função densidade de probabilidade da distribuição Normal.
As afirmativas são, respectivamente,
O valor de k e o valor esperado de X são, respectivamente,
Suponha que X, uma variável aleatória discreta, assuma a seguinte distribuição de probabilidade:
Uma vez definida uma variável aleatória, é importante descrever como os possíveis valores podem ocorrer por meio de uma distribuição de probabilidades, a qual pode ser discreta ou contínua, conforme a natureza da própria variável. Escolhida essa natureza, pode-se optar entre as distribuições mais usuais, caso se encaixe no caso em estudo. A respeito das distribuições de probabilidade, julgue o item que se segue.
Um gerente de uma central de teleatendimento interessado
na probabilidade de que determinado atendente receba três
ligações na próxima hora poderá usar a distribuição de
Poisson para determinar tal probabilidade.
Uma vez definida uma variável aleatória, é importante descrever como os possíveis valores podem ocorrer por meio de uma distribuição de probabilidades, a qual pode ser discreta ou contínua, conforme a natureza da própria variável. Escolhida essa natureza, pode-se optar entre as distribuições mais usuais, caso se encaixe no caso em estudo. A respeito das distribuições de probabilidade, julgue o item que se segue.
Um gerente de uma central de teleatendimento interessado
na probabilidade de que determinado atendente receba
alguma ligação em até 10 minutos poderá determiná-la por
meio da distribuição exponencial.
Considerando uma sequência de variáveis aleatórias discretas {Xk}, em que P( Xk = −0,2k) = P(Xk = 0,2k = 0,5, para k ∈ {1,2, … }, julgue o item a seguir, com relação à soma 
O valor esperado de Sn é igual a zero.
Considerando uma sequência de variáveis aleatórias discretas {Xk}, em que P( Xk = −0,2k) = P(Xk = 0,2k = 0,5, para k ∈ {1,2, … }, julgue o item a seguir, com relação à soma 
Xk segue distribuição uniforme discreta.
Suponha que uma amostra de tamanho n = 1 seja retirada de uma população X~Binomial(m, p), em que m e p são parâmetros desconhecidos. Sabendo que m ∈ {1,2} e que p ∈ {1/5, 1/4} se a amostra aleatória simples for representada por X1, considere a seguinte estatística para a estimação do par (m, p).
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Se μ denota a média populacional desconhecida, então seu
espaço paramétrico é representado pelo conjunto {1/5, 1/2}
Julgue o item a seguir, considerando conceitos de estatística.
Com os seguintes dados, a variância da população é de 149,25.
36; 64; 18; 40; 35; 30; 41; 32
Julgue o item a seguir, considerando conceitos de estatística.
A representação gráfica da distribuição normal é uma curva
em forma de sino, simétrica em torno da média, e que recebe
o nome de curva normal ou de Gauss.
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