Questões de Concurso Sobre estatística

No dia primeiro de janeiro de 2009, uma empresa contratou 100 novos funcionários com mais de 60 anos de idade. Na admissão, todos coletaram sangue para medida de glicemia em jejum, sendo que 12 deles apresentavam diabetes mellitus. Esses 100 funcionários fizeram exames de glicemia no primeiro dia de cada mês durante um ano, e 12 novos casos da doença foram diagnosticados no período até o dia primeiro de janeiro do ano seguinte (2010). Note que a diabetes mellitus é uma doença sem cura.

Quanto à incidência e prevalência do diabetes mellitus entre os funcionários contratados em 01/01/2009, analise as afirmativas a seguir:

I. a prevalência pontual em 01/01/2009 é igual a 12/88.

II. a prevalência pontual em 01/01/2010 é o dobro da incidência cumulativa no ano de 2009 (entre 02/01/2009 e 01/01/2010).

III. a incidência cumulativa no mês de janeiro (entre 02/01/2009 e 01/02/2009) é necessariamente menor que a incidência cumulativa nos meses de janeiro e fevereiro (entre 02/01/2009 e 01/03/2009);

Assinale:

Para testar a hipótese de que a proporção de pessoas com certa anomalia numa população era maior do que 10%, uma amostra aleatória simples de 400 indivíduos foi observada e mostrou, que, dos 400, 48 mostravam a anomalia. O valor-p (significância) associado com esses dados, se usarmos a estatística de teste usual é aproximadamente igual a

Suponha que a seguinte amostra aleatória simples de uma variável aleatória populacional bivariada contínua (X , Y) seja observada:

(30,2, 16,1), (20,5, 18,6), (42,5, 14,4), (29,0, 19,5)

Deseja-se testar a hipótese de que X e Y são independentes, mas não se pode supor normalidade para a distribuição de probabilidades populacional, de modo que uma alternativa é usar o coeficiente de Kendall como estatística de teste. O valor desse coeficiente para os dados apresentados é:

Suponha que você obtenha as seguintes observações pareadas (x , y):

(23, 28), (31, 41), (37, 36), (40, 43), (28, 26), (30, 43), (36, 31), (28, 22)Você deseje testar a hipótese nula de que as observações provêm, de fato, de uma mesma função de densidade de probabilidade contínua simétrica. Um valor da estatística de Wilcoxon adequada para esse teste é igual a:

Pacientes acometidos por uma certa doença serão aleatoriamente escolhidos e classificados, em uma tabela de contingências, de acordo com duas variáveis: grau de severidade da doença, dividido em cinco categorias, e idade, subdividida em sete categorias. O problema é testar a hipótese de que as proporções de pacientes em cada grau de severidade são homogêneas em cada nível de idades ou seja, se pij é a proporção de doentes com grau de severidade i na idade j, i = 1, 2, 3, 4, 5, j = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 são tais que p_i1 = p_i2 = p_i3 = ... = p_i7, i = 1, 2, ..., 5.

Se Q é o valor observado da estatística qui-quadrado usual e se χ^[](k, p) indica o percentil p da distribuição qui-quadrado com k graus de liberdade, então o teste de homogeneidade adequado, ao nível de significância α rejeitará a hipótese de homogeneidade se

Considere que para testar H₀: µ ≤ 20 contra H1: µ > 20, em que µ é a média de uma distribuição normal com variância 1, uma amostra aleatória simples de tamanho 100 seja obtida e o critério uniformemente mais poderoso de tamanho α = 0,05 seja usado. O poder desse teste se µ = 20,3 é aproximadamente igual a:

Considere uma amostra aleatória simples de vetores X₁, X₂, ... X_n de uma distribuição normal multivariada com vetor de médias µ com p componentes (p < n) e matriz de covariâncias Σ. Avalie as afirmativas a seguir a respeito da estimação desses parâmetros:

I. O estimador de máxima verossimilhança de µ é o vetor de médias amostrais .

II. O estimador de máxima verossimilhança de Σ é , (em que A^t simboliza a matriz transposta da matriz A, como usual)

III. são não viesados para µ e Σ respectivamente.

IV. X tem distribuição normal multivariada com média µ e matriz de covariâncias (1/n) Σ .

V. são independentes.

A quantidade de afirmativas apresentadas corretas é igual a:

Considere que uma única observação aleatória x de uma densidade Uniforme no intervalo [ 0, θ ] seja obtida para testar

H₀: θ ≤ 2 contra H₁: θ > 2.

O teste uniformemente mais poderoso de tamanho α = 0,05 rejeitará H₀ se x for maior do que:

Considere uma amostra aleatória simples X₁, X₂, ..., X_n de uma densidade com parâmetro θ e imagine que você conheça um estimador T não viesado qualquer para θ e a estatística S, única estatística suficiente para essa densidade. Nesse caso, você pode obter um estimador não viesado de variância uniformemente mínima para θ definindo um novo estimador T* tal que

Uma amostra aleatória simples x₁, x₂, ..., x₂₅, de tamanho 25, de uma variável populacional normalmente distribuída com média µ e variância σ² , ambas desconhecidas, foi observada e mostrou os seguintes dados: 

             

O intervalo de 95% de confiança usual para µ é dado aproximadamente por: 

Avalie se as afirmativas a seguir, sobre estatísticas suficientes, estão corretas:

I. Se X₁, X₂, ..., X_n é amostra aleatória simples de uma variável populacional com distribuição Bernouilli com parâmetro p então é estatística suficiente.

II. Se X_1, X₂, ..., X_n é amostra aleatória simples de uma variável populacional com distribuição Poisson com parâmetro λ então é estatística suficiente.

III. Se X1, X2, ..., Xn é amostra aleatória simples de uma variável populacional com distribuição exponencial com parâmetro λ então é estatística suficiente.

IV. Se X₁, X₂, ..., X_n é amostra aleatória simples de uma variável populacional com distribuição Normal com parâmetros µ ε σ² então são estatísticas conjuntamente suficientes.

A quantidade de afirmativas apresentadas corretas é igual a:

Considere uma amostra aleatória simples X₁, X₂, X₃, X₄, de tamanho 4, de uma variável populacional com média µ e os quatro estimadores de µ a seguir:

T₁ = (X₁ + X₂ + X₃ + X₄)/4

T₂ = X₁

T₃ = 3X₁ – X₂ + 2X₃ – 4X₄

T₄ = X₁ + X₂ + X₃ – 2X₄

A quantidade de estimadores apresentados que são não viesados para µ é igual a:

Duas variáveis aleatórias independentes X e Y são tais que X tem distribuição Normal com média 0 e variância 4 e Y pode ser escrita como Y = Z₁² + Z₂² + Z₃² + Z₄² , em que os Z_i são independentes e identicamente distribuídos com distribuição normal padrão, i = 1, 2, 3, 4. Nesse caso, a seguinte variável tem distribuição t- Student

Suponha uma variável aleatória X normalmente distribuída com média 100 e variância 25. A probabilidade de que X seja maior do que 110 é aproximadamente igual a:

Avalie se cada afirmativa a seguir, acerca de soma de variáveis aleatórias: 

I. Se X1, X2, ..., X_n são variáveis aleatórias independentes, Xi com distribuição Poisson com parâmetro λi , i = 1, ..., n, então  i  tem distribuição Poisson com parâmetro .

II. Se X1, X2, ..., X_n são variáveis aleatórias independentes, Xi com distribuição exponencial com parâmetro λ, i = 1, ..., n, então   tem distribuição gama com parâmetros 1 e nλ.

III. Se X1, X2, ..., X_n são variáveis aleatórias independentes, Xi com distribuição Normal com parâmetros µi e σ2i , i = 1, ..., n, então  tem distribuição Normal com parâmetros .

Assinale: 

Considere um par de variáveis aleatórias contínuas (X, Y) com função de densidade de probabilidade conjunta dada por

A probabilidade de que X seja maior do que 0,5 é igual a

Das trinta pessoas que moram num edifício, dez já tiveram dengue. Quatro moradores distintos serão sorteados para participar de um estudo clínico. A probabilidade de que ao menos dois desses moradores já tenham tido dengue é aproximadamente igual a

40% das peças adquiridas por uma empresa provêm de um fornecedor A, 30% vêm de um fornecedor B, e as restantes, de um fornecedor C.

Das peças fornecidas por A, 2% são rejeitadas pelo controle de qualidade; das fornecidas por B, 1% é rejeitada e, das fornecidas por C, 2% são rejeitadas. A probabilidade condicional de que uma peça, escolhida ao acaso do estoque, tenha sido adquirida ao fornecedor A dado que foi rejeitada é aproximadamente igual a

Um pesquisador avalia que as porcentagens de torcedores do Flamengo, do Vasco, do Fluminense e do Botafogo numa certa comunidade são, respectivamente, de 40%, 20%, 20% e 10%. Para testar essa suposição, obteve uma amostra de 100 torcedores que exibiu os seguintes resultados:

Fla Vasco Flu Bota Outros Total

N° de torcedores 45 20 15 15 5 100

O valor da estatística qui-quadrado usual para esses dados é igual a:

Os desenhos esquemáticos (Box-plot) a seguir foram obtidos a partir de amostras de salários observadas em quatro estados distintos:

O Estado que apresenta maior mediana salarial e o que apresenta menor distância interquartil são respectivamente