Questões de Concurso
Comentadas sobre definições de amostragem em estatística em estatística
Foram encontradas 20 questões
O estatístico que trata da análise de dados
referentes à Justiça Federal necessita conduzir
um estudo que requer informações sobre
determinada característica quantitativa, X, dos
processados em determinada Vara Federal. Um
dos objetivos é construir um intervalo de 95% de
confiança para o valor médio da característica
quantitativa do grupo de processados, com erro
de amostragem ou precisão de 0,5 σ, meio
desvio-padrão. Ele tomou, então, uma amostra
aleatória piloto de tamanho n0 = 5 que forneceu as
seguintes estatísticas amostrais, média e
variância, para a característica: x̄0 = 127,6 e S
= 1290,8. A respeito das informações
anteriores, sabe-se que é possível assumir o
modelo de distribuição normal para a
característica quantitativa do grupo de
processados, que é finito com N = 2000 indivíduos
e com variância desconhecida. Assim,
conhecendo o escore da distribuição t de t4 (0,975) = 2,78, é correto afirmar que o tamanho
definitivo da amostra n é
Com base nisso, o tamanho mínimo da amostra para estimar uma proporção P, com base em uma amostra aleatória simples, com margem de erro de 5% e probabilidade de 95%, é:
A respeito desse plano amostral, julgue o item a seguir.
O levantamento estatístico descrito remete a uma amostragem aleatória estratificada, na qual cada domicílio representa um estrato da população.
I Na amostragem aleatória simples, cada uma das amostras possíveis possui a mesma chance de ser selecionada.
II Uma possível vantagem da amostra aleatória estratificada, em relação à amostra aleatória simples, é a possibilidade da redução do erro padrão da estimativa de um parâmetro populacional.
III Na amostragem aleatória simples sem reposição, os elementos da amostra são independentes.
Assinale a opção correta.
• Soma de Quadrados Total = 5.000;
• Soma de Quadrados dos Resíduos = 1.800;
• Graus de Liberdade Total = 40; e,
• Graus de Liberdade da Regressão = 4.
Com base nesses resultados, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) A estimativa não-viesada para σ é igual a 50.
( ) A amostra é composta por n = 40 observações.
( ) O modelo apresenta um total de p = 4 variáveis explicativas.
( ) A raiz quadrada do coeficiente de determinação R² é igual a 0,80.
( ) Sabendo que a região crítica (RC) do teste F associado ao problema é RC = {Fobs > 2,63} para 95% de confiança, onde Fobs representa o valor observado da estatística de teste, conclui-se que pelo menos uma das variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente, com 5% de significância.
A sequência está correta em
Um levantamento estatístico foi realizado entre os estudantes de graduação de três diferentes cursos no país para se estimar o percentual populacional P desses alunos que estavam otimistas quanto ao seu futuro profissional. Para isso, considerou-se que havia 12.000 estudantes matriculados nesses cursos no país na ocasião do levantamento. O quadro a seguir mostra a distribuição desses alunos conforme o curso de graduação.
As quantidades de estudantes dos cursos A, B e C que participaram do levantamento bem como os respectivos percentuais de alunos otimistas observados nessas amostras e suas estimativas dos erros padrão encontram-se no seguinte quadro.
A respeito dessa situação hipotética, julgue o item subsecutivo.
Nesse levantamento, cada estudante representa uma unidade
amostral.
Considere que, em determinado curso de uma universidade, as notas dos alunos seguiu uma distribuição normal com média 4,5 e variância 9, e assuma que:
• P(Z > 0) = 0,5;
• P(Z > 0,84) = 0,2;
• P(Z > 1,28) = 0,1;
• P(Z > 1,645) = 0,05;
• P(Z > 1,96) = 0,025;
• P(Z > 2,33) = 0,01; e
• P(Z > 2,575) = 0,005.
Com base nessa situação, julgue o próximo item.
Se a população é formada por 50 alunos, para calcular a
distribuição amostral real, considerando uma amostra de 10
alunos, sem reposição, seriam necessários mais de 10 bilhões
de amostras possíveis.
Considerando que
seja a média amostral e que X(1) = min{X1, ..., Xn) e X(n) = max{X1, ..., Xn) denotem as estatísticas extremais, julgue o item que se segue.
A variância de
é igual a 
Considerando que
seja a média amostral e que X(1) = min{X1, ..., Xn) e X(n) = max{X1, ..., Xn) denotem as estatísticas extremais, julgue o item que se segue.
X(n) - 1 é um estimador de máxima verossimilhança para o parâmetro a.
Considerando que
seja a média amostral e que X(1) = min{X1, ..., Xn) e X(n) = max{X1, ..., Xn) denotem as estatísticas extremais, julgue o item que se segue.
Por si só, X(1) não é estatística suficiente para a estimação de a.
Considerando que
seja a média amostral e que X(1) = min{X1, ..., Xn) e X(n) = max{X1, ..., Xn) denotem as estatísticas extremais, julgue o item que se segue.
- 1/2 é um estimador não viciado para o parâmetro a.1. Amostra Intencional. 2. Amostra Snowball ou Bola de Neve. 3. Amostra por Conveniência.
( ) O investigador localiza, de início, um grupo de indivíduos que tenha as características desejadas, ou que consiga indicar indivíduos que as tenham. ( ) Neste tipo de amostragem, a escolha dos indivíduos é feita não tanto pela “representatividade”, mas porque eles podem prestar a colaboração de que se necessita. ( ) Neste tipo de amostra, os elementos são escolhidos porque se encontram onde os dados estão a ser recolhidos – a sua participação, no estudo, é como que “acidental”. ( ) A amostra, assim escolhida, pode não ser representativa da População, mas é de interesse para o investigador.
A letra B representa o númeroEm uma amostragem sistemática cuja fração de seleção seja igual a 3 e o tamanho resultante da amostra seja igual a 125.000 observações, o tamanho da população será superior a 300.000 elementos.
Para realizar uma simulação estocástica, deseja-se sortear uma sequência de números reais entre 0 e 2, independentes, de acordo com uma distribuição uniforme. Pode-se dizer que, à medida que a quantidade de números sorteados aumenta, a proporção de números com valor maior do que 0,5 tenderá a ser de:
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