Questões de Concurso
Comentadas sobre propriedades dos estimadores em estatística
Foram encontradas 10 questões
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112537
Estatística
A respeito da análise de variância, julgue o próximo item.
O procedimento de teste é grandemente afetado por violações da hipótese de normalidade, quando as populações são unimodais e os tamanhos das amostras são aproximadamente iguais.
O procedimento de teste é grandemente afetado por violações da hipótese de normalidade, quando as populações são unimodais e os tamanhos das amostras são aproximadamente iguais.
Ano: 2014
Banca:
FUNCAB
Órgão:
SEPLAG-MG
Prova:
FUNCAB - 2014 - SEPLAG-MG - Estatística - Ciências Atuariais |
Q2956235
Estatística
Seja S2 a variância amostral de uma amostra
aleatória de tamanho n proveniente uma distribuição
N(μ, σ2). Neste caso tem distribuição:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
BACEN
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - BACEN - Analista – Área: Economia e Finanças |
Q2572486
Estatística
Considerando que o desvio padrão amostral de uma amostra aleatória simples retirada de uma população normal seja denotado por Sn, julgue o próximo item.
Se n = 100, então a esperança matemática do estimador
S100 é igual ao desvio padrão populacional.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
BACEN
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - BACEN - Analista – Área: Economia e Finanças |
Q2572485
Estatística
Considerando que o desvio padrão amostral de uma amostra aleatória simples retirada de uma população normal seja denotado por Sn, julgue o próximo item.
Caso a população seja normal padrão, então, pela lei fraca
dos grandes números, converge em probabilidade para 1 à
medida que n → +∞.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Câmara dos Deputados
Prova:
FGV - 2024 - Câmara dos Deputados - Consultor de Orçamento e Fiscalização Financeira (Reaplicação) |
Q2512357
Estatística
Na estimação de parâmetros de modelos econométricos, o
estimador de mínimos quadrados ordinários (MQO) é largamente
utilizado. A principal propriedade que esse estimador deve ter é
ser consistente, ou seja, o estimador deve convergir para o
verdadeiro parâmetro conforme o tamanho da amostra aumenta.
Avalie se as seguintes condições são necessárias para a consistência do estimador de MQO.
I. A distribuição de probabilidade dos erros do modelo deve ser uma distribuição Normal.
II. A correlação entre as variáveis explicativas do modelo e o termo de erro deve convergir para zero.
III. Os erros do modelo devem ter média igual a zero.
Está correto o que se apresenta em
Avalie se as seguintes condições são necessárias para a consistência do estimador de MQO.
I. A distribuição de probabilidade dos erros do modelo deve ser uma distribuição Normal.
II. A correlação entre as variáveis explicativas do modelo e o termo de erro deve convergir para zero.
III. Os erros do modelo devem ter média igual a zero.
Está correto o que se apresenta em
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ITAIPU BINACIONAL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ITAIPU BINACIONAL - Profissional de Nível Universitário Júnior - Função: Engenheiro Eletricista (Turno de Revezamento) |
Q2381424
Estatística
Com pertinência à tabela precedente, que mostra quatro conjuntos de dados, cada um dos quais constituído por cinco observações, é correto afirmar que os que possuem a mesma variância amostral são os conjuntos
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876646
Estatística
Uma amostra aleatória simples X1, ..., Xn é retirada de uma população X uniforme e contínua no intervalo [a, a + 1], em que a ∈ ℝ é um parâmetro desconhecido.
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.
X(n) - 1 é um estimador de máxima verossimilhança para o parâmetro a.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876645
Estatística
Uma amostra aleatória simples X1, ..., Xn é retirada de uma população X uniforme e contínua no intervalo [a, a + 1], em que a ∈ ℝ é um parâmetro desconhecido.
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.
Por si só, X(1) não é estatística suficiente para a estimação de a.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876644
Estatística
Uma amostra aleatória simples X1, ..., Xn é retirada de uma população X uniforme e contínua no intervalo [a, a + 1], em que a ∈ ℝ é um parâmetro desconhecido.
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.
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.
Ano: 2019
Banca:
FGV
Órgão:
DPE-RJ
Prova:
FGV - 2019 - DPE-RJ - Técnico Superior Especializado - Estatística |
Q983675
Estatística
Em um modelo clássico de regressão linear, os pressupostos sobre os erros e as variáveis independentes condicionam as propriedades dos estimadores de MQO.
Sobre essa conexão entre os pressupostos e as propriedades de MQO, é correto afirmar que:
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