Questões de Estatística para Concurso

Considere os resultados do ajuste do modelo Y_i = β₁X_1i + β₂X_2i + ɛ_i  i = 1, 2, ... , n aos valores da variável dependente (resposta) Y e variáveis explicativas X₁ e X₂ nas tabelas a seguir. A variável ɛ_i é o erro aleatório e β_i i = 1, 2 são os parâmetros.

Análise da Variância

Então, a estatística t e a razão F foram obtidas usando-se os procedimentos:

A função densidade de probabilidade f(t) =  t > 0, e α, β > 0 corresponde ao tempo até falhar de um equipamento eletrônico e corresponde à distribuição Weibull com parâmetros α e β. Essa distribuição é usada no dimensionamento do tempo de garantia de um produto eletrônico a ser adquirido por uma instituição judiciária. Então, a diretoria da instituição quer saber da equipe técnica a probabilidade de o equipamento falhar dentro do prazo de 1 ano. A equipe técnica pesquisa o banco de dados da rede de assistência técnica do fabricante do equipamento e, com os dados registrados do tempo de falha do produto, estima os parâmetros α e β em 2 e 5. Dessa forma, é correto afirmar que a probabilidade de falha dentro do prazo de 1 ano é

Considere E1 e E2 dois eventos aleatórios associados a um experimento, supondo que P(E1) = 0,4 enquanto P(E1UE2) = 0,8 e P(E2) = p, então, o valor de p para que E1 e E2 sejam mutuamente exclusivos e o valor de p para que E1 e E2 sejam independentes são, respectivamente,

Um estatístico necessita relacionar uma variável aleatória dependente Y com duas outras variáveis explicativas X₁ e X₂. Ele observou n vezes os valores de Y em função de X₁ e X₂ e ajustou um modelo linear aos dados observados minimizando a Soma dos Quadrados dos Erros, (y_i–ŷ)² entre valores observados e valores ajustados pelo modelo para estimar os parâmetros por B̂ = (X'X)^-1X'Y. Nessa expressão, B̂ é o vetor de estimativas dos parâmetros, X é a matriz do modelo de ordem nxp e Y é o vetor de respostas, ou seja, a variável dependente. Os resultados do ajuste estão nas tabelas a seguir:

Análise da Variância 

Então, é correto afirmar que 

Considere S_n o número de sucessos em n provas do tipo Bernoulli, ou seja, binomial, independentes com probabilidade θ de sucesso em cada prova, 0 < θ < 1 e considere também p = θ e q = 1 - θ. Então,  converge em distribuição, quando n vai para o infinito, para a Normal Padrão, ou seja, N(0, 1) na forma   Z ⁓ N(0, 1). O resultado de convergência que tem esse enunciado é