Questões de Concurso Público STF 2013 para Analista Judiciário - Estatística
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A soma é uma estatística suficiente para a estimação do parâmetro λ
A média amostral é um estimador não tendencioso do parâmetro λ.
Considere que T(X1, X2, ..., Xn) seja o estimador do tipo UMVUE ( uniformly minimum-variance unbiased estimator) de λ . Nessa situação, a variância da estatística T(X1 X2, ..., Xn) corresponde ao limite inferior de Cramer-Rao.
A função de distribuição acumulada da estatística de ordem X(n) = max{X1, X2, ..., Xn} é P(X(n) ≤ x) = 1 -e-λnx .
De acordo com o teorema limite central, a soma segue uma distribuição normal.
Considerando os estimadores = média amostral; = estimador regressão para a média populacional e = estimador razão para a média populacional, e sabendo que e que ,é correto afirmar que , somente se cov(X, Y ) < 0,5R V(X),em que R é a razão populacional entre e Y e X.
Considere que um tribunal pretenda pesquisar a respeito do tempo médio em que processos dos tipos A e B são solucionados. Nesse cenário, supondo que os processos do tipo A sejam solucionados quase todos no mesmo tempo , que os do tipo B sejam solucionados com maior variabilidade , que se escolham n processos de cada tipo e que o tamanho amostral seja desprezível com relação ao tamanho populacional, é correto afirmar que a amostragem estratificada minimiza a variância da estimativa da média de tempo dos processos se comparada com a amostragem aleatória simples com reposição.
Suponha que um caso polêmico esteja sendo julgado por um tribunal e que, para avaliar a proporção de pessoas na população favoráveis ao resultado positivo nesse processo, o tribunal decida fazer uma enquete. Nesse caso, para se calcular o tamanho da amostra que responderá à enquete, será necessário conhecer o tamanho da população.
Considerando que um pesquisador, ao estimar a taxa de homicídios ( R) em determinada unidade da Federação, tenha coletado uma amostra de municípios para se obter a estimativa r da taxa R, que X é o tamanho da população de um dos municípios e Y é a quantidade de homicídios ali registrados no ano, então o viés do estimador razão para a taxa de homicídios
E [r - R] ≈ 1 {Rσ2x - ρxy x σy x σx} μ 2x
será pequeno sempre que Rσ2x > cov(XY) em que μ x < ∞ é a média do tamanho populacional dos municípios, σx e σy; são os respectivos desvios padrão, e ρXY é a correlação entre X e Y.
Se um gerador de números aleatórios atualizar os valores de acordo com a equação xn = (a + bxn – 1) mod k, em que a, b e k sejam números primos, então, se a = k, o gerador de números aleatórios somente funcionará se a semente for diferente de zero.
Se, em uma simulação de Monte Carlo, for gerado um par de valores ( X, Y ) de uma distribuição uniforme em [–1, 1], e, após m simulações, for calculada a proporção de pares tais que X2 + Y2 ≤1, então essa proporção tenderá a π , quando m →∞
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O amostrador de Gibbs é um algoritmo que permite gerar amostras de distribuições multivariadas.
Considere que um experimento consista em gerar uma amostra de tamanho n de uma distribuição de média µ e variância σ2 e que, para cada 1.000 amostras de tamanho n, toma-se o quantil de ordem 95% da distribuição da média das amostras. Nesse cenário, se K(n) for o resultado do experimento para amostras de tamanho n, então a distribuição assintótica de K(n)será uma distribuição normal.
Uma variável aleatória de Bernoulli pode ser simulada pelo método da inversão da função de probabilidade acumulada.
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji )for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 tiverem amplitudes iguais, então E[N(J1)] > E[N(J2)].
Em um processo de Poisson homogêneo N(t), tem-se que limt -0 P( N(t) – φ > ε) > 0, para quaisquer φ > 0 e ε > 0.
Em um processo de Poisson com média 1, a probabilidade de não ocorrer nenhum evento até o instante 1 será inferior a 1/ 3 .
Se, em um processo de Markov em tempo discreto, a matriz de transição for M, e se v for o vetor distribuição estacionária do processo, então vM2 = vM100 .
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji ) for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 forem disjuntos, então cov[N(J1), N(J2)] = 0.
Na análise fatorial, a rotação varimax, que não é ortogonal, tem por objetivo maximizar a variância das cargas fatoriais.