Questões de Concurso Sobre estatística
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Texto para as questões 44 e 45
A distribuição populacional dos tempos de duração de um tipo de pilha elétrica é normal com desvio padrão igual a 3 horas, mas com média µ desconhecida. Para se avaliar esse parâmetro desconhecido, foi realizado um experimento, em que foram selecionadas aleatoriamente 9 pilhas elétricas do tipo em questão, registrando-se seus tempos de duração. A média aritmética desses tempos foi igual a 6 horas. Para fins de inferência estatística, foram considerados os seguintes valores aproximados:
Φ (1,0) = 0,84,
Φ (2,0) = 0,98,
Φ (3,0) = 0,99,
em que Φ (z) representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão.
Com 98% de confiança, a estimativa intervalar para a média μ, em horas, é igual a
Tabela para as questões 42 e 43
mês | preço de venda da unidade (R$) | quantidade de unidades vendidas |
0 | 10 | 2.000 |
1 | 12 | 6.000 |
2 | 14 | 4.000 |
A tabela acima apresenta a evolução temporal dos preços de venda de unidades de certo produto (em R$) e das quantidades vendidas (em unidades).
Ainda com relação aos dados da tabela, é correto afirmar que, no trimestre, a correlação linear entre o preço de venda e a quantidade de unidades vendidas é igual a
Tabela para as questões 42 e 43
mês | preço de venda da unidade (R$) | quantidade de unidades vendidas |
0 | 10 | 2.000 |
1 | 12 | 6.000 |
2 | 14 | 4.000 |
A tabela acima apresenta a evolução temporal dos preços de venda de unidades de certo produto (em R$) e das quantidades vendidas (em unidades).
Com base nas informações apresentadas na tabela acima e considerando que a base é o mês 0, assinale a opção correta.
Em uma lista de cem valores, oitenta são iguais a 1 e os demais são nulos. A variância dessa lista é igual a:
A mediana da lista (1; 1; 3; 5; 9) vale
Seja a matriz de covariâncias ∑ de ordem 3x3 associada ao vetor aleatório X’ = [X1 X2 X3], sendo que essa matriz tem 3 pares de autovalor-autovetor (λ1, e1), (λ2, e2), (λ3, e3). Os autovalores e autovetores são:
λ1 = 6,0 e e1' = [-0,385 0,925 0]
λ2 = 2,0 e e2' = [0 0 1]
λ3 = 1,0 e e3' = [0,925 0,385 0]
Então, é possível afirmar que
Suponha que um estatístico necessita tomar uma amostra aleatória de uma população finita com tamanho N de modo a poder estimar um parâmetro θ com precisão d e com confiança de (1 - α) Seja z o escore normal padronizado correspondente ao nível de confiança, ou seja, a área até 1 - α/2 e admitindo por trabalhos anteriores que o desvio padrão populacional é conhecido e igual a σ, o tamanho da amostra é
Seja a amostra aleatória de tamanho n, [x1, x2, x3, ... , xn ], tomada de uma distribuição de Poisson com parâmetro θ, na busca do Estimador de Verossimilhança desse parâmetro θ, o logaritmo da Função de Verossimilhança é
O erro médio quadrático é uma medida do desempenho de um estimador de um parâmetro θ ou de uma função desse parâmetro, q(θ). A definição do erro médio quadrático é R(θ ,T) = E[T(x) - q(θ)]2 , onde T(x) é o estimador de q(θ). Então, é possível afirmar que
Suponha que você quer comparar o consumo de combustível de carros americanos (1), coreanos (2) e japoneses (3) e obteve os resultados de um delineamento com modelo Yij = μ + αi + εij , onde i = 1, 2, 3 e j = 1, 2, ..., n com os parâmetros: μ média geral, αi i = 1, 2, 3 efeito do nível i do fator (origem do carro) e εij o erro aleatório da observação do consumo do carro j no nível i. Então, para testar a hipótese nula H0 : μ1 = μ2 = μ3 (na média, os carros de origem diferentes são iguais no consumo), a técnica estatística adequada e as condições necessárias à sua aplicação são
Considere o processo autorregressivo de 1ª Ordem, ou seja, AR(1) modelado por Zt = ∅1Zt-1 + at onde Zt é a observação temporal no instante t, ∅1 é um parâmetro e at é o ruído branco em correspondência. Então, a sua função de autocorrelação FAC e a sua função de autocorrelação parcial FACP são, respectivamente:
Seja o processo estocástico Zt – 0,5Zt-1 = at -0,5Zt-2 , em que Zt é a observação temporal e at é o ruído branco, é possível afirmar que
Suponha que uma chapa de alumínio é projetada para ser fabricada dentro dos limites de tolerância (especificações) LSE = a e LIE = b. Duas empresas, A e B, produzem a chapa em questão. Uma amostra aleatória com tamanho nA = 5 do processo produtivo de A é composta por {2,4mm, 2,5mm, 2,6mm, 2,53 mm, 2,47mm} e uma a.a. com tamanho nB = 4 do processo produtivo de B é formada por {2,5mm, 2,20mm, 2,30mm, 2,6mm}. Com base nessas amostras, estimou-se a capacidade potencial (Cp) do fabricante A e a do fabricante B. Assim, é possível afirmar que
A Saúde Pública afirma que as doenças infectocontagiosas devem ser cuidadosamente controladas ao longo do tempo, porque são muito suscetíveis a apresentar modificações. Em cada um dos últimos 13 períodos monitorados, foram relacionados aleatoriamente 100.000 indivíduos, registrando-se o número dos que morreram em consequência de infecções nas vias respiratórias.
25 24 22 25 27 30 31 30 33 32 33 32 31
Uma vez que se tem um Processo de Poisson, resolveu-se construir uma Carta de Controle a três erros padrões para acompanhamento com base nesses dados. Assim, essa carta tem
Os dados a seguir correspondem às cargas axiais de ruptura (na unidade adequada) a que foram submetidas embalagens de alumínio de m = 3 amostras de tamanho n = 4 observações.
270 273 271 275 274 268 278 268 272 270 269 272
Sabendo-se que o desvio padrão amostral é s = 2,99495, uma Carta de Controle a três erros padrões
construída com esses dados é composta por
Seja o modelo de regressão linear , em que Y é o vetor de respostas com dimensão n,
é o
vetor de parâmetros de dimensão p e
é o vetor de erros, em relação a X, assinale a alternativa correta.
Seja o conjunto de pares de valores (X, Y), que corresponde às alturas (m) e ao peso (kg) de 5 pessoas adultas do sexo masculino,
o coeficiente de correlação de Pearson estimado para variáveis X e Y é
Seja o conjunto de pares de valores (X, Y):
ajustando-se aos dados o modelo Y = β0 + β1X + ε, onde Y é a variável resposta, X é a variável explicativa, β0 e β1 são os parâmetros e ε é o erro, se obtém as seguintes estimativas dos parâmetros:
Considere o processo estocástico, cujo passado não tem influência sobre o futuro se o presente é especificado. Isto significa que, se tn-1 < tn , então
Considere o conjunto de dados:
É correto afirmar que os comandos do software R para produzir como saída o teste de Shapiro-Wilk para verificar a normalidade (Gaussianidade) dos dados são
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