Questões de Concurso
Sobre medidas de posição - tendência central (media, mediana e moda) em estatística
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Considerando que X representa uma variável aleatória com suporte x ∈ {−2, −1, 0, +1, + 2}, cuja função de distribuição de probabilidade é dada no quadro acima, na qual c é uma constante real positiva, julgue o próximo item.
A mediana de X é igual ou superior a 1.
Considerando que X representa uma variável aleatória com suporte x ∈ {−2, −1, 0, +1, + 2}, cuja função de distribuição de probabilidade é dada no quadro acima, na qual c é uma constante real positiva, julgue o próximo item.
A média de X é igual a zero.
Considerando que X representa uma variável aleatória com suporte x ∈ {−2, −1, 0, +1, + 2}, cuja função de distribuição de probabilidade é dada no quadro acima, na qual c é uma constante real positiva, julgue o próximo item.

Se somarmos 9 amostras independentes da mesma variável aleatória de x, o valor mais próximo da probabilidade dessa soma ser maior que 1,8, entre as opções apresentadas a seguir, é:

A nova gestão desse órgão mudou a dinâmica do setor, visando dar maior celeridade aos processos, e estabeleceu uma meta: reduzir o tempo médio (considerando a média dos 4 anos da Tabela) de 2 desvios padrão. Assim, o novo tempo médio de duração deverá ser o tempo médio desses 4 anos menos duas vezes o desvio padrão dos tempos médios observados nesse período.
Com isso, o valor mais próximo do tempo médio, em meses, de duração dos processos estabelecido como meta pela nova gestão é

I. Para os valores 5, 4, 7, 11, 10 e 8, a mediana é igual a 7. II. Para o valores 8, 7, 3, 10 e 12, a média aritmética é igual a 8. III. Para o valores 2, 3, 4, 4, 3, 5, 2, 6 e 2, a moda é igual a 4.
Está CORRETO o que se afirma:

Nessa situação hipotética, a moda do conjunto de dados apresentados na tabela é igual a:

Qual a média aritmética das notas da turma, excluindo a nota de Joana que foi a pior nota?
A forma geral de representar uma classe de séries temporais não estacionárias é o modelo utorregressivo integrado médias móveis de ordem (p, d, q), ou seja, ARIMA(p, d, q), em que p é o grau do polinômio aracterístico da parte autorregressiva Φ(B), q é o grau do polinômio característico da parte média móveis θ(B) e d é o grau de diferenciação ▽d, ou seja, Φ(B)▽dZt = θ(B)at em que ⊽dZt = ωt. Desse modo, tem-se Φ(B)ωt = θ(B)at que é um modelo ARMA(p, q).
A uma determinada série temporal, ajustou-se um
modelo da classe ARIMA(p, d, q), e os resultados
do ajuste estão expostos a seguir:
Modelo ARIMA ajustado à série temporal
Então, é correto afirmar, com aproximação de três
(03) casas decimais, que
Considere a seguinte série temporal:
É correto afirmar que a média, a variância e a
autocorrelação de defasagem 2 dessa série
temporal, assumindo o estimador de máxima
verossimilhança para a variância, são,
respectivamente:
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
Seja [X1, X2, ... , Xn] uma amostra aleatória de uma variável aleatória com distribuição normal, com média μ e variância σ2, ou seja, X ⁓ N(μ, σ2), em que os parâmetros são desconhecidos, então, os estimadores uniformemente de mínima variância não viciados, UMVU, da média μ e variância σ2 são, respectivamente,
A amostra de idades a seguir foi obtida:
20 35 23 54 46 22 41 50 38 40 35 18 32 29 31 56 37
A mediana dessas idades é igual a
Julgue o item a seguir.
Se a mediana e a moda de um conjunto de dados são
iguais, isso implica que todos os valores do conjunto
também são iguais entre si. Por exemplo, considere o
conjunto de dados {5, 5, 5, 5, 5}. Neste caso, tanto a
mediana quanto a moda são iguais a 5, e todos os
valores no conjunto são iguais entre si.
Julgue o item a seguir.
A média aritmética ponderada de um conjunto de dados
sempre será maior do que a média aritmética simples se
os pesos atribuídos aos valores maiores forem
superiores aos pesos dos valores menores. Por exemplo,
considere os valores 2, 4, e 6, com pesos 1, 2, e 3,
respectivamente. A média aritmética simples é 4
(calculada como (2 + 4 + 6) / 3), enquanto a média
ponderada é 4.67 (calculada como (12 + 24 + 3*6) / (1 + 2
+ 3)), que é maior.