Questões de Concurso
Para estatística
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sendo
variáveis aleatórias independentes para todo para todo i = 1, ..., n. Gráfico de resíduos versus a ordem de coleta dos dados (ou a sequência de tempo) para o modelo ajustado
Esse gráfico indica que
N (0, σ2) são variáveis aleatórias independentes para todo i = 1, ..., 20.
em que "QMRegressão" e "QMResíduo” são o quadrado médio da regressão e o quadrado médio dos resíduos, foi 42 e 49, respectivamente, para
o modelo ajustado. Esses valores são utilizados para testar as hipóteses
N (0, σ2) são variáveis aleatórias independentes para todo i = 1, ..., 20.
sendo S QRegressão a soma de quadrados da regressão, é igual a
N (0, σ2) são variáveis aleatórias independentes para todo i = 1, ..., 20.
em que, para todo
as variáveis são aleatórias independentes.
em que, para todo
as variáveis são aleatórias independentes.Considerando que P (T ≤ 1,753) = 0,95 e P (T ≤ 2,132) = 0975, em que T segue uma distribuição t-Student com 15 graus de liberdade, para a média de tempo de realização de todos os bolsistas que realizem essa determinada tarefa, o intervalo de confiança bilateral de 95% é:
uma porcentagem alta de garrafas será descartada. Uma amostra aleatória de 20 garrafas foi selecionada pelo estatístico e foi obtida uma média amostral de 494 ml e uma variância amostral de 0,15 ml2. Para conduzir o teste de hipótese, a estatística de teste utilizada por esse estatístico é:
Considerando que P (Z ≤ 2,32) = 0,99; P (Z ≤ 1,65) = 0,95; P (Z ≤ 1,5) = 0,93, e P (z ≤ 1,28) = 0,90 para
com região crítica
a probabilidade do erro tipo I é igual a
Assim, uma estatística suficiente para θ é
< 622) = 0,90, é
de isto é, fx(x) =
Para n suficientemente grande, a distribuição amostral de
é:
o estimador de momentos de θ obtido pelo(s) momentos(s) não central(is) é
Para 0 < θ < 1, a estimativa de máxima verossimilhança de θ é
Sendo a > 0 e b > 0 constantes reais e
o tempo de prova necessário para que 95% dos alunos finalizem a atividade em minutos é, aproximadamente, Função de densidade de probabilidade da variável aleatória X
O valor esperado de X é
Uma variável aleatória X tem a seguinte função de distribuição acumulada:

Sendo assim, a variância de Y = 3X - 1 é igual a