Questões de Concurso Público STM 2018 para Analista Judiciário - Estatística

Com referência a essas informações, julgue o item a seguir, considerando que, para a distribuição normal padrão Z, P(Z > 1,28) = 0,10; P(Z > 1,645) = 0,05; e P(Z > 1,96) = 0,025.

O teste t de Student seria apropriado para testar se, nesse tribunal, p é maior que 50%, com 29 graus de liberdade.

Com referência a essas informações, julgue o item a seguir, considerando que, para a distribuição normal padrão Z, P(Z > 1,28) = 0,10; P(Z > 1,645) = 0,05; e P(Z > 1,96) = 0,025.

Em um teste unilateral à direita, cujo objetivo seja testar se metade dos processos levam, em média, mais de 5 anos para serem julgados, o valor crítico de processos aguardando julgamento por mais de 5 anos, na amostra de 30 processos, seria superior a 20 processos, considerando 10% de significância.

Com referência a essas informações, julgue o item a seguir, considerando que, para a distribuição normal padrão Z, P(Z > 1,28) = 0,10; P(Z > 1,645) = 0,05; e P(Z > 1,96) = 0,025.

O teste não paramétrico de Wilcoxon seria uma alternativa para testar se p é maior que 50%.

Com referência a essas informações, julgue o item a seguir, considerando que, para a distribuição normal padrão Z, P(Z > 1,28) = 0,10; P(Z > 1,645) = 0,05; e P(Z > 1,96) = 0,025.

A variância da proporção amostral sob a hipótese nula H₀: p = 0,5 é menor que 0,1.

Com referência a essas informações, julgue o item a seguir, considerando que, para a distribuição normal padrão Z, P(Z > 1,28) = 0,10; P(Z > 1,645) = 0,05; e P(Z > 1,96) = 0,025.

Estima-se que, nesse tribunal, p > 60%.

Considerando que X_j² denota a distribuição qui-quadrado com j graus de liberdade e que P( X₁²> 3,84) = 0,05, P(X₂²> 5,99) = 0,05, P( X₃² > 7,81) = 0,05, P(X₁² > 2,71) = 0,10, P( X₂² > 4,60) = 0,10, P(X₃² > 6,25) = 0,10, julgue o item que se segue, tendo como referência as informações na tabela.

O teste não paramétrico de Friedman pode ser aplicado nos dados com 298 graus de liberdade.

Considerando que X_j² denota a distribuição qui-quadrado com j graus de liberdade e que P( X₁²> 3,84) = 0,05, P(X₂²> 5,99) = 0,05, P( X₃² > 7,81) = 0,05, P(X₁² > 2,71) = 0,10, P( X₂² > 4,60) = 0,10, P(X₃² > 6,25) = 0,10, julgue o item que se segue, tendo como referência as informações na tabela.

Caso fossem aplicados o teste exato de Fisher e o teste qui-quadrado convencional, as conclusões seriam diferentes devido ao fato de o teste exato de Fisher ser exato e o teste qui-quadrado ser aproximado.

Considerando que X_j² denota a distribuição qui-quadrado com j graus de liberdade e que P( X₁²> 3,84) = 0,05, P(X₂²> 5,99) = 0,05, P( X₃² > 7,81) = 0,05, P(X₁² > 2,71) = 0,10, P( X₂² > 4,60) = 0,10, P(X₃² > 6,25) = 0,10, julgue o item que se segue, tendo como referência as informações na tabela.

A amostra utilizada para o estudo contém mais de 290 processos.

Considerando que X_j² denota a distribuição qui-quadrado com j graus de liberdade e que P( X₁²> 3,84) = 0,05, P(X₂²> 5,99) = 0,05, P( X₃² > 7,81) = 0,05, P(X₁² > 2,71) = 0,10, P( X₂² > 4,60) = 0,10, P(X₃² > 6,25) = 0,10, julgue o item que se segue, tendo como referência as informações na tabela.

Se for utilizado o teste qui-quadrado para verificar se existe associação entre as variáveis referidas, então o grau de liberdade do referido teste será igual a 2.

Considerando que X_j² denota a distribuição qui-quadrado com j graus de liberdade e que P( X₁²> 3,84) = 0,05, P(X₂²> 5,99) = 0,05, P( X₃² > 7,81) = 0,05, P(X₁² > 2,71) = 0,10, P( X₂² > 4,60) = 0,10, P(X₃² > 6,25) = 0,10, julgue o item que se segue, tendo como referência as informações na tabela.

Se, a partir do teste de independência entre as referidas variáveis, o valor calculado da estatística qui-quadrado for superior a 60, então será correto concluir com 95% de confiança que existe associação entre essas variáveis.

A partir dessas informações e sabendo que os dados seguem uma distribuição normal, julgue o item subsequente.

Se µ = estimativa pontual para a média dos valores buscados como reparação por danos morais no referido tribunal, então 3.000 < µ < 3.300.

A partir dessas informações e sabendo que os dados seguem uma distribuição normal, julgue o item subsequente.

Uma forma de verificar a normalidade dos dados seria pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, calculando-se o valor crítico, para n pequeno (n < 10), pela aproximação , em que α é o nível de significância do teste.

A partir dessas informações e sabendo que os dados seguem uma distribuição normal, julgue o item subsequente.

A partir dessas informações e sabendo que os dados seguem uma distribuição normal, julgue o item subsequente.

A partir dessas informações e sabendo que os dados seguem uma distribuição normal, julgue o item subsequente.

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue os próximos item.

Suponha que Y₁, Y₂, ..., Y_n sejam n realizações independentes retiradas de uma distribuição exponencial com média m. Nessa situação, a média  representa uma estimativa da integral 

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.

O produto segue uma distribuição normal com média nula.

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.

Realizações G de uma distribuição gama com média 2m podem ser obtidas com base na transformação G = Y - m × ln(U).

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.

A transformação proporciona uma realização da distribuição normal padrão.

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.

Caso W seja uma realização retirada de uma distribuição normal com média nula e variância k, será correto afirmar que o produto é realização de uma distribuição t de Student com k graus de liberdade.