Questões de Estatística - Definições de Amostragem em Estatística para Concurso

Acerca das técnicas das amostras, julgue os itens seguintes.
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.

Sobre as técnicas de amostragem envolvidas no planejamento e coleta de dados, analise as seguintes afirmativas e assinale com V as verdadeiras e com F as falsas.
( ) Técnicas de amostragem são independentes e excludentes, não podendo, portanto, ser combinadas para se obter unidades amostrais representativas do universo populacional que se almeja descrever.
( ) Amostras representativas são aquelas cujas estatísticas estimadas aproximam-se dos parâmetros populacionais e, não necessariamente, aquelas que têm maior tamanho amostral.
( ) As amostragens por julgamento e por cotas são apropriadas para populações grandes, nas quais a extração de amostras aleatórias é economicamente inviável.
( ) Amostragens aleatórias simples têm a vantagem de serem não enviesadas no que se refere à seleção das unidades amostrais que se quer analisar.
( ) Erros amostrais são aqueles oriundos da imperfeição dos dados coletados, tais como falta de resposta e erros de mensuração. Erros não-amostrais, por outro lado, devem-se à incapacidade analítica do pesquisador.


Assinale a alternativa que apresenta a sequência de letras CORRETA.

São resumidos a seguir os resultados da análise de variância resultante do ajuste de um modelo de regressão linear homocedástico definido como Yi = β₀ + β₁X_1i + ... + β_pX_pi ∈_i, onde i = 1, . . . , n e ∈_i são erros independentes e normalmente distribuídos com média igual a zero e variância σ². A estimação foi feita utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários:

• 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 = {F_obs > 2,63} para 95% de confiança, onde F_obs 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