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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.
A média amostral
é um estimador não tendencioso do parâmetro λ. A soma
é uma estatística suficiente para a estimação do parâmetro λ 
Um estudo foi realizado para avaliar a associação linear entre o valor de uma causa judicial trabalhista (Y) e o seu tempo de duração do processo (X). Considerando o modelo de regressão linear simples na forma Yi = aXi + b + εi , em que εi representa o erro aleatório normal com média nula e variância V, a tabela acima mostra alguns resultados. Com base nessas informações, considerando que
representa a estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente angular desse modelo de regressão linear,
julgue o próximo item.
Com respeito ao teste de hipóteses H0 : a = 0 versus H0 : a ≠ 0, o valor absoluto da razão t é superior a 15.
Considerando a função de densidade conjunta na forma f(x, y) = c, em que 0 < x < y < 1 e c > 0 é uma constante de normalização, julgue o seguinte item.
Com relação à função de densidade condicional, é correto afirmar que
= 1/y, em que 0 < x < y. A constante de normalização é inferior ou igual a 1.
As variáveis aleatórias X e Y são independentes.
Com relação a esses indicadores, julgue o item que se segue.A média amostral do indicador Y é igual a 10.
Com relação a esses indicadores, julgue o item que se segue.O coeficiente de correlação linear de Pearson é inferior a 0,8.
Um estudo acerca da qualidade dos serviços prestados por um cartório considerou os indicadores X e Y. A análise de regressão linear produziu as retas ajustadas (por mínimos quadrados ordinários)
Com relação a esses
indicadores, julgue o item que se segue.Da variação total do indicador Y, 75% são explicados por X.