Questões de Concurso Sobre estatística
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Então, utilizando as informações dos dados acima, é correto afirmar que H0
Observação: ni é o número de experiências nas quais um determinado acontecimento ocorreu xi vezes. Admitindo que este acontecimento trata de uma variável aleatória X obedecendo a uma distribuição binomial
, em que x é o número de ocorrências de um certo acontecimento em m provas, tem-se, com base nas
20 experiências, que a estimativa pontual de p pelo método da máxima verossimilhança é Seja Xi um elemento de uma população de tamanho 20, com 1 ≤ i ≤ 20. Sabe-se que
O coeficiente de variação desta população apresenta um valor c, tal que
Atenção: Para resolver a questão considere a tabela abaixo, referente à distribuição de frequências relativas dos salários dos 400 empregados de uma empresa no mês de agosto de 2013, sabendo-se que (m + n) = 10%.
Atenção: Para resolver a questão considere a tabela abaixo, referente à distribuição de frequências relativas dos salários dos 400 empregados de uma empresa no mês de agosto de 2013, sabendo-se que (m + n) = 10%.
Sobre intervalo de confiança, analise as afirmativas abaixo e assinale a alternativa correta:
I. Um intervalo de confiança de 95% significa que, para um dado intervalo calculado a partir de dados, há uma probabilidade de 95% do parâmetro da população de encontrar-se dentro do intervalo e que existe uma probabilidade de 95% do parâmetro da população abranger o intervalo.
II. Um intervalo de confiança de 95% não significa que 95% dos dados de amostra encontram-se dentro do intervalo.
III. Um intervalo de confiança particular de 95% calculada a partir de uma experiência não significa que existe uma probabilidade de 95% de uma média de amostras de uma repetição da experiência caindo dentro deste intervalo.
Um pesquisador estimou o seguinte modelo econométrico relacionando as variáveis quantidade consumida (q), rendimento (y) e preço (p) para diferentes indivíduos i.
ln(yi) = α0 + α1 ln(yi) + α2 ln(pi) + ϵi .
A estimação feita por mínimos quadrados utilizou 31 observações e obteve os seguintes resultados.
O vetor 
representa as estimativas para α = (α0, α1, α2) e Var ( ̂) é estimativa da matriz de α
variância-covariância de . Os resíduos ϵ são não correlacionados e têm distribuição normal
com média zero e variância σ2
.
Um pesquisador estimou o seguinte modelo econométrico relacionando as variáveis quantidade consumida (q), rendimento (y) e preço (p) para diferentes indivíduos i.
ln(yi) = α0 + α1 ln(yi) + α2 ln(pi) + ϵi .
A estimação feita por mínimos quadrados utilizou 31 observações e obteve os seguintes resultados.
O vetor representa as estimativas para α = (α0, α1, α2) e Var ( ̂) é estimativa da matriz de α
variância-covariância de . Os resíduos ϵ são não correlacionados e têm distribuição normal
com média zero e variância σ2
.
Um pesquisador estimou o seguinte modelo econométrico relacionando as variáveis quantidade consumida (q), rendimento (y) e preço (p) para diferentes indivíduos i.
ln(yi) = α0 + α1 ln(yi) + α2 ln(pi) + ϵi .
A estimação feita por mínimos quadrados utilizou 31 observações e obteve os seguintes resultados.
O vetor representa as estimativas para α = (α0, α1, α2) e Var ( ̂) é estimativa da matriz de α
variância-covariância de . Os resíduos ϵ são não correlacionados e têm distribuição normal
com média zero e variância σ2
.
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