Questões de Concurso Público Petrobras 2018 para Estatístico Júnior

Considere um modelo de regressão linear simples de Y, expressa em 1.000 habitantes, e em X, expressa em US$, na forma Y = β₀ + β₁ X + ε, e suponha que se queira mudar a escala de X para R$ ao câmbio de US$1 = R$ 3,00, mas deixando Y na escala original.

Assim sendo, a repercussão dessa mudança para os valores estimados dos coeficientes linear e angular, b_o e b₁ , respectivamente, para a variância residual do modelo, S² , e para o valor da estatística t do teste H_o : β₁ = 0 será:

Uma das premissas básicas mais importantes do modelo de regressão linear diz respeito à distribuição normal do termo estocástico. A falta de plausibilidade, ou não confirmação dessa premissa, para amostras pequenas, irá afetar, sobretudo, a(s)

Uma amostra aleatória de tamanho n deve ser particionada entre L estratos para a estimativa da média populacional μ. O tamanho da amostra para o estrato h, n_h , e a respectiva variância do estimador da média, quando o inverso do tamanho do estrato for desprezível, podem ser obtidos por meio de:

I – Amostra Aleatória Simples para cada estrato, com

II – repartição proporcional do tamanho final da amostra por

III – repartição segundo Neyman-Tschuprow do tamanho final da amostra por

onde f = n/N é a fração amostral, W_h = N_h /N é o tamanho relativo do estrato na população, e S_h é o desvio padrão do estrato h na população.

De acordo com os três critérios de partição da amostra, podemos inferir que:

Seja (Y₁ , Y₂ , Y₃ ) uma amostra aleatória simples extraída de modo independente de uma população com média μ e variância σ² , ambas desconhecidas. Considere os dois estimadores da média da população definidos abaixo:

Relativamente a esses dois estimadores, conclui-se que

Uma amostra aleatória de tamanho n > 1 foi extraída independentemente, sem reposição, de uma população de tamanho N com distribuição Bernoulli (π ), a fim de se estimar o total, , de unidades na população com a característica A.

Um estimador não tendencioso de é definido como: