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Considere uma linha de produção em que a probabilidade de ocorrer um
defeito é p. A distribuição de probabilidade da variável aleatória X que conta os
itens até que ocorra o primeiro defeito é a distribuição geométrica, dada por:
. Suponha que uma amostra aleatória de X tenha
sido selecionada e que se deseja obter uma estimativa de máxima verossimilhança de p,
utilizando o método iterativo de Newton Raphson. Nesse caso, a equação de iteração do
método é
Informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com
a sequência correta. Suponha que você seja convocado a realizar um teste de hipóteses para
um parâmetro populacional (desconhecido). Seja
a amostra aleatória da
variável aleatória X, cuja distribuição de probabilidade depende do parâmetro
(desconhecido). Com base nessa amostra, entre a hipótese nula e a hipótese alternativa
relativas ao valor correto de
, então:
( ) se
representa a média populacional e a amostra for de tamanho pequen, o aplica-se o
teste t de Student.
( ) se
representa a média populacional, como não conhecemos a distribuição do parâmetro
a amostra deve ser grande para realizar um teste de hipóteses paramétrico para 
( ) se
representa a variância, a amostra for de tamanho pequeno e a variância populacional
desconhecida, aplica-se o teste t de Student.
( ) o erro tipo I será cometido se você rejeitar
, quando
é verdadeira.
( ) o erro tipo II será cometido se você não rejeitar
, quando
é verdadeira.
O chefe do controle de qualidade de uma empresa solicita a você que selecione uma amostra
de indivíduos da população. O tamanho dessa amostra deve dar a ele 99% de certeza de que
a média amostral
esteja dentro de
Qual deve ser o tamanho dessa amostra?
Considere uma variável aleatória contínua com função de densidade de probabilidade dada
por: 
A média de X é igual a 1/2 e a variância de X é igual a 1 / 20 .
Seja Z uma variável aleatória que é uma função da variável aleatória X: Z=32X+8.
Considerando as informações apresentadas, assinale a alternativa que apresenta o valor da
constante k, na função f(x), a média e a variância de Z.
Suponha que uma empresa de transporte coletivo urbano de uma cidade faz diversas
linhas em horários definidos e conhecidos pela população. Geralmente, os usuários fazem
reclamações quanto aos atrasos que ocorrem nos horários de pico. Considere duas dessas
linhas, a linha 1 e a linha 2. Definindo os eventos: A: atraso na linha 1 e B: atraso na linha
2. Os usuários já constataram que:
. Nesse caso, a
probabilidade de não haver atraso na linha 1 e nem na linha 2 nos horários de pico de um
dia da semana é, aproximadamente,
NLIN – Não linearidade. Ausência de relação linear entre Y e X; HETE – Heterocedasticidade. Os erros aleatórios não têm variância constante; DEPE – Não independência. Os erros aleatórios não são independentes; OUTL – Outliers. O modelo apresenta um ou mais observações atípicas; NNOR – Não normalidade. Os erros não são normalmente distribuídos.
Considerando o exposto, relacione os tipos de ferramenta estatística que auxiliam na detecção destes tipos de violações das suposições do modelo e assinale a alternativa com a sequência correta.
1. NLIN 2. HETE 3. DEPE 4. OUTL 5. NNOR
( ) Histograma dos resíduos ou um gráfico de quantis. ( ) Gráfico dos resíduos versus a ordem da coleta dos dados e o teste de Durbin-Watson. ( ) Gráfico dos resíduos: em função da variável independente X ou em função dos valores estimados pela reta de regressão e diagrama de dispersão e a reta estimada. ( ) Gráfico dos resíduos versus valores ajustados (valores preditos) e testes de igualdade de variâncias. ( ) Gráfico Boxplot, gráficos de dispersão.
. Nesse caso, qual é o grau de confiança
aproximado do intervalo?
= 21,15 e S² = 38,44 .Considere a um nível
de significância de α = 0,05 um teste para as hipóteses: H0 : μ = 20 versus H1 : μ ≠ 20 . Nesse
caso, o valor p desse teste será
X . Nesse caso, se E(X) = μ e Var (X) = σ² a média e
o desvio padrão de G, são, respectivamente: Dado: (1/2)10 ≅ 0,001.
Obs.: Para α = 5% tem-se X12 = 3,84