Questões de Concurso Sobre estatística

Se X é uma variável aleatória normalmente distribuída com média 20 e variância 100, então a variável aleatória Y = 2X – 10 tem distribuição normal com média e desvio padrão, respectivamente iguais a

A técnica de amostragem por amostra aleatória simples envolve:

Em relação aos trabalhos descritivos, os dados podem ser representados através de tabelas ou representação gráfica, tais como gráficos de linhas, gráficos de barras, histogramas, gráfico de dispersão. Além disso, medidas de tendência central e variabilidade podem ser muito úteis para descrever uma visão geral dos dados. Acerca das medidas de tendência central, é correto afirmar:

Se X é uma variável aleatória com média 9 e desvio padrão 4 e seja P(X > c)= 5P(X ≤ c), o valor de c é igual a:

A tabela precedente apresenta uma amostra de X ocorrências de furtos em comércios locais registradas em dez dias e selecionadas aleatoriamente. Se Me denota a média amostral e Md representa a mediana amostral de X , sabe-se que a diferença D = Me − Md se relaciona com uma medida de assimetria. Para esse conjunto de dados, o valor D é igual a 

Em um artigo intitulado “Há Fundamentalidade nos modelos de VAR fiscal típicos para o Brasil?”, do Ipea, os autores discutem como uma classe de modelos muito utilizada em pesquisa empírica macroeconômica pode, em alguns casos, apresentar vieses em seus estimadores.
Diz-se que um estimador é viesado quando seu valor esperado difere do valor do parâmetro populacional, sendo estimado. A respeito das formas de se corrigir um estimador viesado, considere as afirmações abaixo.

I - É possível reduzir o viés de um estimador aumentando-se o tamanho da amostra.
II - Se U é um estimador de um parâmetro populacional θ com valor esperado E(U) = k θ, então  V = U/k é um estimador não viesado de θ.
III - Se U é um estimador de um parâmetro populacional θ com viés ω, então W = U – ω é um estimador não viesado de θ, sendo que W será consistente se, e somente se, U for consistente.

Está correto o que se afirma em

A utilização da Estatística Inferencial pode ser vista na seguinte situação:

No período de um ano, uma indústria teve 50 acidentes. A área de segurança no trabalho da indústria imagina se o dia da semana é um fator influente no número de acidentes. Com base nos dados coletados, dispostos na tabela abaixo (Tabela 3), foram feitas diversas suposições. Uma delas está errada.



Tabela 3

A esse respeito, analise as afirmativas abaixo e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).
( ) Como hipótese nula num eventual teste de hipóteses a se realizar, pode-se supor que o dia da semana não influencia a quantidade de acidentes, isto é, todos os dias são igualmente prováveis.
( ) Na situação descrita pode ser aplicado um teste de aderência χ2 (Qui-quadrado).
( ) Aplicado um teste de aderência χ² , os resultados obtidos foram: χ²_crítico = 9,49 e χ²_teste  = 11,4. Dessa maneira, podemos concluir que ocorrem mais acidentes às sextas-feiras.
( ) Aplicado um teste de aderência χ2 , cuja hipótese nula foi de que os dias são igualmente prováveis, contra a alternativa de que não o são, os resultados obtidos foram: χ²_crítico= 9,49 e χ²_teste =11,4 . Dessa maneira, podemos concluir que não se pode aceitar que os dias sejam igualmente prováveis.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.

Um fabricante de cerveja pretende construir um intervalo de 90% de confiança para o conteúdo médio das latas. Se o desvio padrão do conteúdo é de 15 ml e o erro não deve ultrapassar 2 ml, assinale a alternativa que apresenta o tamanho de amostra que o fabricante deve utilizar.

A Tabela 1 deve ser utilizada na solução da questão.

Tabela da distribuição normal padronizada – P(0≤Z≤z)




Tabela 1 Fonte: Stevenson, W.J. 1986. Estatística aplicada à administração. São Paulo, Harbra, p.461 

A tabela a seguir apresenta uma distribuição de frequência do número de meses trabalhados em uma amostra de 200 menores aprendizes:




A partir dessas informações, podemos afirmar que a amostra tem:

Seja f(x) = k*x³ , 0 ≤ x ≤ 2, uma função densidade de probabilidade de variável aleatória contínua, onde f(x)=0 para x>2 ou x<0.
O valor de k deve ser igual a:

Um pesquisador está analisando a relação entre o número de horas de estudo e o desempenho em um teste de matemática. Ele coletou dados de 10 alunos, registrando o número de horas de estudo (variável independente, X) e a pontuação no teste (variável dependente, Y). Considere que:




Indique a reta de regressão linear simples ajustada em base aos estimadores de mínimos quadrados ordinários.

Considere os seguintes resultados relativos ao lançamento de uma moeda não viesada: I. Ocorrência de duas caras em dois lançamentos. II. Ocorrência de três caras e uma coroa em quatro lançamentos. III. Ocorrência de 4 caras e 4 coroas em oito lançamentos. Pode-se afirmar que:

Um jogador tem duas moedas em cima de uma mesa. Uma das moedas é justa e a outra é viesada, com probabilidade de sair cara igual a 1/3. O jogador escolhe aleatoriamente uma das moedas e a lança repetidamente até que saia cara pela primeira vez. A probabilidade de que o jogador precise lançar a moeda exatamente duas vezes é:

Seja X uma variável aleatória contínua pertencente a uma população cujos dados são normalmente distribuídos. A média populacional μ é igual a 47,8. O desvio-padrão σ é igual a 3,4. É correto afirmar que a probabilidade de 41 < x < 44,6 é de

Considerando as informações apresentadas no texto, julgue ospróximos itens.
I A autocovariância entre W_t+5 e W_t+6 é igual a zero. II A autocorrelação entre W_t+3 e W_t+4 é igual a ( 1 + α²) / α . III φ(h) | ≤ 1.
A quantidade de itens certos é igual a