Questões de Estatística para Concurso

Para modelar a quantidade de notificações recebidas sobre a existência de trabalho escravo em algumas regiões brasileiras, determinado analista do Ministério Público do trabalho ajustou um modelo de regressão Poisson, considerando a função de ligação canônica. Sobre esse modelo, assinale a afirmativa INCORRETA.

Sabemos que um estudo estatístico pode ser feito com todos os elementos da população ou com uma parte desta população (amostra). Para que possamos usar os resultados obtidos na amostra para fazer inferências sobre a população de interesse, precisamos garantir que a amostra seja representativa desta população.
(FERREIRA, Valéria. Estatística Básica. Rio de Janeiro: SESES, 2015. Adaptado.)

Para obter uma amostra, pode-se utilizar diferentes técnicas de amostragem; analise-as.
I. Na amostragem aleatória simples, todos os elementos da população têm igual probabilidade de pertencer à amostra, assemelhando-se a um sorteio.
II. Na amostragem aleatória estratificada, os elementos da população são divididos em subgrupos (estratos) e é possível selecionar quantidades proporcionais de elementos de cada subgrupo.
III. Na amostragem sistemática, os elementos da população são organizados e ordenados; seleciona-se um número inicial aleatório, em seguida, os demais elementos são selecionados mantendo-se os intervalos regulares, a partir do número inicial.

Está correto o que se afirma em 

A tabela representa a distribuição das notas de desempenho dos candidatos em um processo de seleção para uma vaga de emprego. A última fase do processo de seleção consiste em uma entrevista, que será realizada apenas com os candidatos que obtiveram desempenho acima da nota de corte, calculada com base no valor do sexto decil, cujo valor é 51,8:


“De acordo com os dados apresentados, é correto afirmar que 60% dos candidatados obtiveram notas ____________ de 51,8; portanto, a empresa realizará ____________ 40 entrevistas.” Assinale a alternativa que completa correta e sequencialmente a afirmativa anterior.