Questões de Concurso
Para analista judiciário - estatística
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No método de agrupamento por k-médias, a probabilidade de que a configuração inicial seja próxima do resultado final do agrupamento é aproximadamente igual a 1.
O vetor (X, Y) tal que X ~ N(µX, σ2 ) e Y ~ N(µY, σ2 ) segue uma distribuição normal bivariada com matriz de variância Σ = σ2 I, em que I é a matriz identidade.
Na análise fatorial, a rotação varimax, que não é ortogonal, tem por objetivo maximizar a variância das cargas fatoriais.
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji ) for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 forem disjuntos, então cov[N(J1), N(J2)] = 0.
Se, em um processo de Markov em tempo discreto, a matriz de transição for M, e se v for o vetor distribuição estacionária do processo, então vM2 = vM100 .
Em um processo de Poisson com média 1, a probabilidade de não ocorrer nenhum evento até o instante 1 será inferior a 1/ 3 .
Em um processo de Poisson homogêneo N(t), tem-se que limt -0 P(
N(t) – φ
> ε) > 0, para quaisquer φ > 0 e ε > 0. Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji )for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 tiverem amplitudes iguais, então E[N(J1)] > E[N(J2)].
Uma variável aleatória de Bernoulli pode ser simulada pelo método da inversão da função de probabilidade acumulada.
Considere que um experimento consista em gerar uma amostra de tamanho n de uma distribuição de média µ e variância σ2 e que, para cada 1.000 amostras de tamanho n, toma-se o quantil de ordem 95% da distribuição da média das amostras. Nesse cenário, se K(n) for o resultado do experimento para amostras de tamanho n, então a distribuição assintótica de K(n)será uma distribuição normal.
O amostrador de Gibbs é um algoritmo que permite gerar amostras de distribuições multivariadas.
Se, em uma simulação de Monte Carlo, for gerado um par de valores ( X, Y ) de uma distribuição uniforme em [–1, 1], e, após m simulações, for calculada a proporção de pares tais que X2 + Y2 ≤1, então essa proporção tenderá a π , quando m →∞
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Se um gerador de números aleatórios atualizar os valores de acordo com a equação xn = (a + bxn – 1) mod k, em que a, b e k sejam números primos, então, se a = k, o gerador de números aleatórios somente funcionará se a semente for diferente de zero.
Considerando que um pesquisador, ao estimar a taxa de homicídios ( R) em determinada unidade da Federação, tenha coletado uma amostra de municípios para se obter a estimativa r da taxa R, que X é o tamanho da população de um dos municípios e Y é a quantidade de homicídios ali registrados no ano, então o viés do estimador razão para a taxa de homicídios
E [r - R] ≈ 1 {Rσ2x - ρxy x σy x σx} μ 2x
será pequeno sempre que Rσ2x > cov(XY) em que μ x < ∞ é a média do tamanho populacional dos municípios, σx e σy; são os respectivos desvios padrão, e ρXY é a correlação entre X e Y.
Suponha que um caso polêmico esteja sendo julgado por um tribunal e que, para avaliar a proporção de pessoas na população favoráveis ao resultado positivo nesse processo, o tribunal decida fazer uma enquete. Nesse caso, para se calcular o tamanho da amostra que responderá à enquete, será necessário conhecer o tamanho da população.
Considere que um tribunal pretenda pesquisar a respeito do tempo médio em que processos dos tipos A e B são solucionados. Nesse cenário, supondo que os processos do tipo A sejam solucionados quase todos no mesmo tempo
, que os do tipo B sejam solucionados com maior variabilidade
, que se escolham n processos de cada tipo e que o tamanho amostral seja desprezível com relação ao tamanho populacional, é correto afirmar que a amostragem estratificada minimiza a variância da estimativa da média de tempo dos processos se comparada com a amostragem aleatória simples com reposição. Considerando os estimadores
= média amostral;
= estimador regressão para a média populacional e
= estimador razão para a média populacional, e sabendo que
e que
,é correto afirmar que
, somente se cov(X, Y ) < 0,5R V(X),em que R é a razão populacional entre e Y e X. De acordo com o teorema limite central, a soma
segue uma distribuição normal. A função de distribuição acumulada da estatística de ordem X(n) = max{X1, X2, ..., Xn} é P(X(n) ≤ x) = 1 -e-λnx .
Considere que T(X1, X2, ..., Xn) seja o estimador do tipo UMVUE ( uniformly minimum-variance unbiased estimator) de λ . Nessa situação, a variância da estatística T(X1 X2, ..., Xn) corresponde ao limite inferior de Cramer-Rao.