Questões de Concurso Público TJ-AM 2019 para Analista Judiciário - Estatística

Em determinado tribunal, a data em que cada processo é protocolado marca a data inicial deste, a partir da qual é contada a quantidade de meses que se passam até que o juiz apresente a decisão final sobre ele. Essa quantidade de meses é uma variável aleatória X cuja função densidade de probabilidade é dada por  para 0 < x ≤ 6, e para x > 6, em que e é o número de Euler, base dos logaritmos neperianos.

A partir dessas informações, julgue o item a seguir.

A probabilidade de que o juiz leve três meses para apresentar sua decisão final a respeito de determinado processo é inferior a 10%.

Em determinado tribunal, a data em que cada processo é protocolado marca a data inicial deste, a partir da qual é contada a quantidade de meses que se passam até que o juiz apresente a decisão final sobre ele. Essa quantidade de meses é uma variável aleatória X cuja função densidade de probabilidade é dada por para 0 < x ≤ 6, e para x > 6, em que e é o número de Euler, base dos logaritmos neperianos.

A partir dessas informações, julgue o item a seguir.

A probabilidade de que o juiz responsável por certo processo leve mais de seis meses para apresentar sua decisão final é inferior a 30%.

Em determinado tribunal, a data em que cada processo é protocolado marca a data inicial deste, a partir da qual é contada a quantidade de meses que se passam até que o juiz apresente a decisão final sobre ele. Essa quantidade de meses é uma variável aleatória X cuja função densidade de probabilidade é dada porpara 0 < x ≤ 6, e para x > 6, em que e é o número de Euler, base dos logaritmos neperianos.

A partir dessas informações, julgue o item a seguir.

Sabendo-se que  é primitiva de  , conclui-se que, no tribunal em questão, é superior a seis meses o tempo médio esperado até a decisão final para os processos protocolados

A respeito dos diferentes métodos de estimação de parâmetros, julgue o item a seguir.

É possível estimar o coeficiente angular de uma regressão linear simples pelo método dos mínimos quadrados

No modelo de regressão linear simples na forma matricial Y = Xβ + ε , Y denota o vetor de respostas, X representa a matriz de delineamento (ou matriz de desenho), β é o vetor de coeficientes do modelo e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Tem-se também que X´Y = e (X´X) ^-1 = em que X´ é a matriz transposta de X. Com base nessas informações, julgue o próximo item, considerando que a variância do erro aleatório é 

Se a variância de cada erro aleatório fosse igual a 4, as variâncias dos estimadores dos coeficientes do modelo seriam iguais a 2.

No modelo de regressão linear simples na forma matricial Y = Xβ + ε , Y denota o vetor de respostas, X representa a matriz de delineamento (ou matriz de desenho), β é o vetor de coeficientes do modelo e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Tem-se também que X´Y = e (X´X) ^-1 = em que X´ é a matriz transposta de X. Com base nessas informações, julgue o próximo item, considerando que a variância do erro aleatório é 

Se representa o modelo ajustado, então Var( ) = Var(g) = σ² × I, em que I é uma matriz identidade e σ² representa a variância dos erros aleatórios.

Em uma fila para atendimento, encontram-se 1.000 pessoas. Em ordem cronológica, cada pessoa recebe uma senha para atendimento numerada de 1 a 1.000. Para a estimação do tempo médio de espera na fila, registram-se os tempos de espera das pessoas cujas senhas são números múltiplos de 10, ou seja, 10, 20, 30, 40, ..., 1.000.

Considerando que o coeficiente de correlação dos tempos de espera entre uma pessoa e outra nessa fila seja igual a 0,1, e que o desvio padrão populacional dos tempos de espera seja igual a 10 minutos, julgue o item que se segue.

Se a correlação linear for nula, a variância da média amostral será superior a 2 min².