Questões de Concurso
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Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564574
Estatística
Determinado estudo sobre a distribuição X das flutuações das intensidades de sinais registrados em receptor móvel considerou a função de probabilidade acumulada na forma 
em que V representa um parâmetro desconhecido e 0 < x ≤ V. Com base em amostra aleatória simples, de tamanho 20, foram obtidas as seguintes estatísticas descritivas acerca da distribuição X: média amostral = 5; mediana amostral = 6; máximo = 7.
Considerando essas informações, julgue o próximo item.
A estimativa de máxima verossimilhança do parâmetro V é superior a 6,8.
em que V representa um parâmetro desconhecido e 0 < x ≤ V. Com base em amostra aleatória simples, de tamanho 20, foram obtidas as seguintes estatísticas descritivas acerca da distribuição X: média amostral = 5; mediana amostral = 6; máximo = 7.Considerando essas informações, julgue o próximo item.
A estimativa de máxima verossimilhança do parâmetro V é superior a 6,8.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564573
Estatística
Determinado estudo sobre a distribuição X das flutuações das intensidades de sinais registrados em receptor móvel considerou a função de probabilidade acumulada na forma 
em que V representa um parâmetro desconhecido e 0 < x ≤ V. Com base em amostra aleatória simples, de tamanho 20, foram obtidas as seguintes estatísticas descritivas acerca da distribuição X: média amostral = 5; mediana amostral = 6; máximo = 7.
Considerando essas informações, julgue o próximo item.
A estimativa de máxima verossimilhança da variância da distribuição X é igual a 147/80 .
em que V representa um parâmetro desconhecido e 0 < x ≤ V. Com base em amostra aleatória simples, de tamanho 20, foram obtidas as seguintes estatísticas descritivas acerca da distribuição X: média amostral = 5; mediana amostral = 6; máximo = 7.Considerando essas informações, julgue o próximo item.
A estimativa de máxima verossimilhança da variância da distribuição X é igual a 147/80 .
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564572
Estatística
Determinado estudo sobre a distribuição X das flutuações das intensidades de sinais registrados em receptor móvel considerou a função de probabilidade acumulada na forma 
em que V representa um parâmetro desconhecido e 0 < x ≤ V. Com base em amostra aleatória simples, de tamanho 20, foram obtidas as seguintes estatísticas descritivas acerca da distribuição X: média amostral = 5; mediana amostral = 6; máximo = 7.
Considerando essas informações, julgue o próximo item.
Com base na média amostral, é correto afirmar que a estimativa de momentos do parâmetro V está entre 6,5 e 6,8.
em que V representa um parâmetro desconhecido e 0 < x ≤ V. Com base em amostra aleatória simples, de tamanho 20, foram obtidas as seguintes estatísticas descritivas acerca da distribuição X: média amostral = 5; mediana amostral = 6; máximo = 7.Considerando essas informações, julgue o próximo item.
Com base na média amostral, é correto afirmar que a estimativa de momentos do parâmetro V está entre 6,5 e 6,8.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564571
Estatística
A amostra aleatória simples X1, X2, ..., X100 foi retirada, sem reposição, de população de tamanho 10 mil, em que X1 representa a primeira observação, X2, a segunda, e assim sucessivamente. O valor esperado e o desvio padrão de X1 são, respectivamente, iguais a 10 e 5. Considerando essas informações e que S = X1 + X2 + ... + X100, julgue o item subsequente.
As variáveis aleatórias X1, X2, ..., X100 são independentes e identicamente distribuídas.
As variáveis aleatórias X1, X2, ..., X100 são independentes e identicamente distribuídas.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564570
Estatística
A amostra aleatória simples X1, X2, ..., X100 foi retirada, sem reposição, de população de tamanho 10 mil, em que X1 representa a primeira observação, X2, a segunda, e assim sucessivamente. O valor esperado e o desvio padrão de X1 são, respectivamente, iguais a 10 e 5. Considerando essas informações e que S = X1 + X2 + ... + X100, julgue o item subsequente.
A distribuição amostral exata da soma S é hipergeométrica.
A distribuição amostral exata da soma S é hipergeométrica.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564569
Estatística
A amostra aleatória simples X1, X2, ..., X100 foi retirada, sem reposição, de população de tamanho 10 mil, em que X1 representa a primeira observação, X2, a segunda, e assim sucessivamente. O valor esperado e o desvio padrão de X1 são, respectivamente, iguais a 10 e 5. Considerando essas informações e que S = X1 + X2 + ... + X100, julgue o item subsequente.
A variância de S é inferior a 2.500.
A variância de S é inferior a 2.500.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564568
Estatística
A amostra aleatória simples X1, X2, ..., X100 foi retirada, sem reposição, de população de tamanho 10 mil, em que X1 representa a primeira observação, X2, a segunda, e assim sucessivamente. O valor esperado e o desvio padrão de X1 são, respectivamente, iguais a 10 e 5. Considerando essas informações e que S = X1 + X2 + ... + X100, julgue o item subsequente.
O valor esperado de S é igual a 1.000.
O valor esperado de S é igual a 1.000.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564567
Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral 
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.
De acordo com a lei forte dos grandes números, quase certamente, a média amostral converge para o valor m, desde que n seja finito e suficientemente grande.
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.De acordo com a lei forte dos grandes números, quase certamente, a média amostral converge para o valor m, desde que n seja finito e suficientemente grande.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564566
Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral 
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.
Para garantir a convergência em probabilidade da média amostral para a taxa média m, a população pesquisada deverá ser, necessariamente, gaussiana ou normal.
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.Para garantir a convergência em probabilidade da média amostral para a taxa média m, a população pesquisada deverá ser, necessariamente, gaussiana ou normal.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564565
Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral 
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.
Segundo a lei fraca dos grandes números, para qualquer amostra de tamanho superior a 100, tem-se que
.
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.Segundo a lei fraca dos grandes números, para qualquer amostra de tamanho superior a 100, tem-se que
.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564564
Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral 
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.
De acordo com o teorema limite central, o erro de estimação ε =
- m converge em distribuição para a normal, com média zero e variância 5.
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.De acordo com o teorema limite central, o erro de estimação ε =
- m converge em distribuição para a normal, com média zero e variância 5.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564562
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.
Considere a transformação Y - √X , em que a variável aleatória X segue a distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nesse caso, é correto afirmar que Y segue a distribuição normal padrão.
Considere a transformação Y - √X , em que a variável aleatória X segue a distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nesse caso, é correto afirmar que Y segue a distribuição normal padrão.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564561
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.
Suponha que, no intervalo [0, 1], U seja uniforme e contínua e Y = - lnU. Nessa situação, a variância da variável transformada Y será inferior à da variável U.
Suponha que, no intervalo [0, 1], U seja uniforme e contínua e Y = - lnU. Nessa situação, a variância da variável transformada Y será inferior à da variável U.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564560
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.
Considere que X siga a distribuição contínua assimétrica, em torno da média, e possua mediana nula. Nessa situação, a transformação de Box-Cox Y= 2√X - 2 produzirá variável transformada, que seguirá a distribuição normal univariada.
Considere que X siga a distribuição contínua assimétrica, em torno da média, e possua mediana nula. Nessa situação, a transformação de Box-Cox Y= 2√X - 2 produzirá variável transformada, que seguirá a distribuição normal univariada.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564559
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações
computacionais, a transformação de variável é um recurso que
permite resolver problemas de não normalidade e de
heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue
o item seguinte.
A transformação de Box-Müller permite gerar duas distribuições normais independentes, com base em duas distribuições uniformes independentes.
A transformação de Box-Müller permite gerar duas distribuições normais independentes, com base em duas distribuições uniformes independentes.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564558
Estatística
A distribuição do número de erros (Y) registrados em um sistema computacional, do instante T = 0 até o instante T = t, é descrita pela distribuição de probabilidade condicional na forma P(Y = k | X = t) = (1 - e-t)e-kt, em que k = 0, 1, 2, ... representa uma possível realização da variável aleatória Y e X representa uma distribuição exponencial com média unitária.
A média condicional E(Y | X = t) é igual a (et -1)-1 , em que t > 0.
A média condicional E(Y | X = t) é igual a (et -1)-1 , em que t > 0.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564557
Estatística
A distribuição do número de erros (Y) registrados em um sistema computacional, do instante T = 0 até o instante T = t, é descrita pela distribuição de probabilidade condicional na forma P(Y = k | X = t) = (1 - e-t)e-kt, em que k = 0, 1, 2, ... representa uma possível realização da variável aleatória Y e X representa uma distribuição exponencial com média unitária.
A distribuição de probabilidades da variável aleatória Y é dada por
, em que k = 0, 1, 2, ....
A distribuição de probabilidades da variável aleatória Y é dada por
, em que k = 0, 1, 2, ....
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564556
Estatística
A distribuição do número de erros (Y) registrados em um sistema computacional, do instante T = 0 até o instante T = t, é descrita pela distribuição de probabilidade condicional na forma P(Y = k | X = t) = (1 - e-t)e-kt, em que k = 0, 1, 2, ... representa uma possível realização da variável aleatória Y e X representa uma distribuição exponencial com média unitária.
Para alguma constante positiva γ e para alguma medida de posição μ, a variável transformada Z = γ × (Y - μ) terá média nula e variância unitária.
Para alguma constante positiva γ e para alguma medida de posição μ, a variável transformada Z = γ × (Y - μ) terá média nula e variância unitária.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564555
Estatística
A distribuição do número de erros (Y) registrados em um sistema computacional, do instante T = 0 até o instante T = t, é descrita pela distribuição de probabilidade condicional na forma P(Y = k | X = t) = (1 - e-t)e-kt, em que k = 0, 1, 2, ... representa uma possível realização da variável aleatória Y e X representa uma distribuição exponencial com média unitária.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
Se μ é a média da variável aleatória Y, então 0 < μ < ∞.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
Se μ é a média da variável aleatória Y, então 0 < μ < ∞.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564554
Estatística
Em um espaço de probabilidade (Ω, Ψ, P), Ω representa o espaço amostral, Ψ é a álgebra de eventos e P é a medida de probabilidade.A respeito dos eventos não vazios A e B em (Ω, Ψ, P), julgue o item seguinte.
Se P(A) ≤ P(B), então A ⊂ B.
Se P(A) ≤ P(B), então A ⊂ B.
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