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Q397445
Estatística
Considerando os métodos de inferência para os parâmetros do modelo de regressão, julgue os próximos itens.
Uma medida de alavanca de um modelo de regressão é tal que
em que tij é o resíduo do modelo de regressão da variável Xi explicada pelas demais variáveis independentes do modelo para a observação j. Supondo um modelo de regressão com 2 variáveis dependentes, no qual apenas k-ésima observação amostral seja influente, se Ø1k > Ø2k então o valor X2k tem um impacto maior que o valor X1k na influência da k-ésima observação.
Uma medida de alavanca de um modelo de regressão é tal que
em que tij é o resíduo do modelo de regressão da variável Xi explicada pelas demais variáveis independentes do modelo para a observação j. Supondo um modelo de regressão com 2 variáveis dependentes, no qual apenas k-ésima observação amostral seja influente, se Ø1k > Ø2k então o valor X2k tem um impacto maior que o valor X1k na influência da k-ésima observação.
Q397440
Estatística
Com relação aos estimadores de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança, julgue os itens seguintes.
Não há garantias de que o estimador de máxima verossimilhança seja não viesado.
Não há garantias de que o estimador de máxima verossimilhança seja não viesado.
Q397438
Estatística
Com relação aos estimadores de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança, julgue os itens seguintes.
Se o estimador de mínimos quadrados para os coeficientes de um modelo linear coincidir com o respectivo estimador de máxima verossimilhança, então a distribuição da variável resposta será Normal.
Se o estimador de mínimos quadrados para os coeficientes de um modelo linear coincidir com o respectivo estimador de máxima verossimilhança, então a distribuição da variável resposta será Normal.
Q397437
Estatística
Julgue o item abaixo, sobre a relação entre intervalo de confiança e teste de hipóteses.
Considere que o intervalo de confiança [3, 8] seja usado para testar as hipóteses H0: μ = μ0 versus H1: μ > μ0 Nesse cenário, a hipótese nula será rejeitada somente se μ0 > 8.
Considere que o intervalo de confiança [3, 8] seja usado para testar as hipóteses H0: μ = μ0 versus H1: μ > μ0 Nesse cenário, a hipótese nula será rejeitada somente se μ0 > 8.
Q397436
Estatística
No que se refere a testes de hipóteses, julgue os itens subsecutivos.
O poder de um teste de hipóteses tende a diminuir à medida que o nível de significância decresce.
O poder de um teste de hipóteses tende a diminuir à medida que o nível de significância decresce.
Q397435
Estatística
No que se refere a testes de hipóteses, julgue os itens subsecutivos.
O teste de razão de verossimilhanças generalizadas (TRVG) é uma alternativa ao teste qui-quadrado de Pearson para a avaliação da independência em tabelas de contingência. Sabendo-se que o TRVG considera uma distribuição multinomial, é correto afirmar que a distribuição assintótica da sua estatística do teste possui número de graus de liberdade diferente do número de graus de liberdade da distribuição do teste de Pearson.
O teste de razão de verossimilhanças generalizadas (TRVG) é uma alternativa ao teste qui-quadrado de Pearson para a avaliação da independência em tabelas de contingência. Sabendo-se que o TRVG considera uma distribuição multinomial, é correto afirmar que a distribuição assintótica da sua estatística do teste possui número de graus de liberdade diferente do número de graus de liberdade da distribuição do teste de Pearson.
Q397434
Estatística
No que se refere a testes de hipóteses, julgue os itens subsecutivos.
O tamanho amostral influencia o poder do teste e o nível de significância.
O tamanho amostral influencia o poder do teste e o nível de significância.
Q397433
Estatística
Acerca de intervalos de confiança e de credibilidade, julgue os itens subsequentes.
Em geral, os intervalos de confiança são obtidos com base em uma quantidade pivotal apropriada que segue uma distribuição normal padrão.
Em geral, os intervalos de confiança são obtidos com base em uma quantidade pivotal apropriada que segue uma distribuição normal padrão.
Q397432
Estatística
Acerca de intervalos de confiança e de credibilidade, julgue os itens subsequentes.
Se J1 for o intervalo de confiança de tamanho 1 – α para o parâmetro θ e, se J2 for o intervalo de credibilidade 1 - α para o mesmo parâmetro, então, após selecionar a amostra,P(θ ∈ J1) = P(θ ∈ J2)
Se J1 for o intervalo de confiança de tamanho 1 – α para o parâmetro θ e, se J2 for o intervalo de credibilidade 1 - α para o mesmo parâmetro, então, após selecionar a amostra,P(θ ∈ J1) = P(θ ∈ J2)
Q397431
Estatística
Acerca de intervalos de confiança e de credibilidade, julgue os itens subsequentes.
Não se pode definir um intervalo J = [a ,b] de credibilidade HPD (highest probability density) para o parâmetro aleatório θ, tal que P(θ ≤ a) ≠ P(θ ≤ b).
Não se pode definir um intervalo J = [a ,b] de credibilidade HPD (highest probability density) para o parâmetro aleatório θ, tal que P(θ ≤ a) ≠ P(θ ≤ b).
Q397430
Estatística
Acerca de intervalos de confiança e de credibilidade, julgue os itens subsequentes.
Considere duas amostras provenientes da mesma população, para as quais os intervalos de confiança para um parâmetro θ sejam, respectivamente, J1 = [a, b] e J2 = [c, d]. No teste de hipóteses H0: θ = 1 versus H1: θ ≠ 1, caso a hipótese nula seja rejeitada na primeira amostra, mas não na segunda, é correto afirmar que a ≤ θ ≤ c.
Considere duas amostras provenientes da mesma população, para as quais os intervalos de confiança para um parâmetro θ sejam, respectivamente, J1 = [a, b] e J2 = [c, d]. No teste de hipóteses H0: θ = 1 versus H1: θ ≠ 1, caso a hipótese nula seja rejeitada na primeira amostra, mas não na segunda, é correto afirmar que a ≤ θ ≤ c.
Q397429
Estatística
Julgue os itens que se seguem a respeito de propriedades de estimadores.
Os estimadores para a média e a variância de uma distribuição Normal obtidos pelo método dos momentos são, respectivamente,
Os estimadores para a média e a variância de uma distribuição Normal obtidos pelo método dos momentos são, respectivamente,
Q397428
Estatística
Julgue os itens que se seguem a respeito de propriedades de estimadores.
Um estimador somente será consistente se também for não viciado.
Um estimador somente será consistente se também for não viciado.
Q397427
Estatística
Considere que uma a1mostra aleatória simples com reposição, representada por X1, X2,..., Xn, tenha sido retirada de uma grande população de estudantes para a avaliação da opinião sobre a qualidade dos serviços de transporte coletivo, em que
Xk = 1, se o estudante k se mostrou satisfeito com os serviços;
0 se o estudante k se mostrou insatisfeito com os serviços
Com respeito ao total de satisfeitos na amostra, Yn= X1 + X2 + ... + Xn, julgue os próximos itens.
A estatística Yn segue uma distribuição binomial com parâmetros n e p, em que p representa a fração populacional de estudantes satisfeitos com os serviços de transporte.
Xk = 1, se o estudante k se mostrou satisfeito com os serviços;
0 se o estudante k se mostrou insatisfeito com os serviços
Com respeito ao total de satisfeitos na amostra, Yn= X1 + X2 + ... + Xn, julgue os próximos itens.
A estatística Yn segue uma distribuição binomial com parâmetros n e p, em que p representa a fração populacional de estudantes satisfeitos com os serviços de transporte.
Q397426
Estatística
Considere que uma a1mostra aleatória simples com reposição, representada por X1, X2,..., Xn, tenha sido retirada de uma grande população de estudantes para a avaliação da opinião sobre a qualidade dos serviços de transporte coletivo, em que
Xk = 1, se o estudante k se mostrou satisfeito com os serviços;
0 se o estudante k se mostrou insatisfeito com os serviços
Com respeito ao total de satisfeitos na amostra, Yn= X1 + X2 + ... + Xn, julgue os próximos itens.
Segundo o teorema limite central ,
lim n → ∞ Yn = p
n
Xk = 1, se o estudante k se mostrou satisfeito com os serviços;
0 se o estudante k se mostrou insatisfeito com os serviços
Com respeito ao total de satisfeitos na amostra, Yn= X1 + X2 + ... + Xn, julgue os próximos itens.
Segundo o teorema limite central ,
lim n → ∞ Yn = p
n
Q397425
Estatística
Considere que uma a1mostra aleatória simples com reposição, representada por X1, X2,..., Xn, tenha sido retirada de uma grande população de estudantes para a avaliação da opinião sobre a qualidade dos serviços de transporte coletivo, em que
Xk = 1, se o estudante k se mostrou satisfeito com os serviços;
0 se o estudante k se mostrou insatisfeito com os serviços
Com respeito ao total de satisfeitos na amostra, Yn= X1 + X2 + ... + Xn, julgue os próximos itens.
À medida que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da contagem Yn se aproxima de uma distribuição normal padrão
Xk = 1, se o estudante k se mostrou satisfeito com os serviços;
0 se o estudante k se mostrou insatisfeito com os serviços
Com respeito ao total de satisfeitos na amostra, Yn= X1 + X2 + ... + Xn, julgue os próximos itens.
À medida que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da contagem Yn se aproxima de uma distribuição normal padrão
Q397424
Estatística
A lei dos grandes números é um importante resultado teórico que permite o estudo das propriedades de estimadores estatísticos, como, por exemplo, a média amostral . Considerando que µ representa a média populacional e que o desvio padrão populacional σ2 seja finito, julgue os itens subsequentes a respeito desse assunto.
Segundo a lei forte dos grandes números, à medida que o tamanho da amostra aumenta, a estatística converge em X probabilidade para a média μ.
Segundo a lei forte dos grandes números, à medida que o tamanho da amostra aumenta, a estatística converge em X probabilidade para a média μ.
Q397423
Estatística
A lei dos grandes números é um importante resultado teórico que permite o estudo das propriedades de estimadores estatísticos, como, por exemplo, a média amostral . Considerando que µ representa a média populacional e que o desvio padrão populacional σ2 seja finito, julgue os itens subsequentes a respeito desse assunto.
Considere que um estimador T converge em média quadrática para um parâmetro τ à medida que o tamanho da amostra aumenta. Nessas condições, é correto afirmar que a lei fraca dos grandes números se aplica para esse estimador.
Considere que um estimador T converge em média quadrática para um parâmetro τ à medida que o tamanho da amostra aumenta. Nessas condições, é correto afirmar que a lei fraca dos grandes números se aplica para esse estimador.
Q397422
Estatística
A lei dos grandes números é um importante resultado teórico que permite o estudo das propriedades de estimadores estatísticos, como, por exemplo, a média amostral . Considerando que µ representa a média populacional e que o desvio padrão populacional σ2 seja finito, julgue os itens subsequentes a respeito desse assunto.
Se n é o tamanho da amostra, então na versão fraca da lei dos
grandes números, P(| X - μ | > ε) < 1/n(σ/ε)2 para todo ε > 0.
Se n é o tamanho da amostra, então na versão fraca da lei dos
grandes números, P(| X - μ | > ε) < 1/n(σ/ε)2 para todo ε > 0.
Q397421
Estatística
Considerando que, em um circuito elétrico, a corrente I siga uma distribuição uniforme no intervalo (0,1) e que a potência W desse circuito seja expressa por W = I 2, julgue os itens a seguir relativos às transformações de variáveis.
Nesse circuito, a potência esperada é igual a 1/3
Nesse circuito, a potência esperada é igual a 1/3
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