Questões de Concurso Público Polícia Federal 2004 para Estatístico
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Em determinado dia, a probabilidade de a central receber pelo menos uma denúncia procedente é menor que 0,75.
Julgue o item seguinte, acerca de amostragem.
Uma amostra aleatória simples sem reposição de tamanho n é um
conjunto formado por variáveis aleatórias X1, X2, ..., Xn,
independentes e identicamente distribuídas.
Julgue o item seguinte, acerca de amostragem.
Em uma amostra aleatória simples de tamanho n, todas as amostras
possíveis têm a mesma probabilidade de serem escolhidas.
Julgue o item seguinte, acerca de amostragem.
Considere a seguinte situação hipotética.
Determinada população de pessoas jurídicas é dividida em subgrupos com características semelhantes, como por exemplo: local de funcionamento do estabelecimento, ramo/porte da empresa, faixas de faturamento etc. Os subgrupos formam uma partição da população e as pessoas jurídicas selecionadas na amostra são resultantes de uma amostra aleatória simples efetuada em cada subgrupo.
Nessa situação, o desenho amostral é conhecido como amostragem
estratificada.
Julgue o item seguinte, acerca de amostragem.
Considere a seguinte situação hipotética.
Um perito quer estudar a renda de trabalhadores rurais em uma área do interior do estado de Minas Gerais. Dada a impossibilidade de se fazer um sorteio aleatório dos trabalhadores rurais para a seleção da amostra, essa área do estado foi dividida em pequenas subáreas disjuntas. Foram selecionadas aleatoriamente algumas subáreas e o perito procurou entrevistar todos os trabalhadores rurais existentes dentro dessas subáreas selecionadas.
Nessa situação, o desenho amostral é conhecido como amostragem
sistemática.
Julgue o item seguinte, acerca de amostragem.
A alocação ótima de Neyman é um critério para a determinação do
tamanho da amostra aleatória por conglomerados.
A moda da distribuição é igual a µ.
A média amostral é um estimador da mediana η mais eficiente que a mediana amostral.
O estimador de máxima verossimilhança da variância populacional θ não é tendencioso.
O erro-padrão da média amostral é igual a θ / n .
A mediana amostral é um estimador não-tendencioso da média populacional µ.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
O modelo B é um modelo ARIMA sazonal.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
O modelo A é um modelo de regressão linear múltipla, cujos parâmetros µ, Φ, θ1 e θ2 podem ser estimados via mínimos quadrados ordinários.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
O termo do modelo B representa a componente sazonal.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
De acordo com os modelos sugeridos, a série temporal Zt é estacionária.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Os coeficientes φ1 e φ2 são os parâmetros de médias móveis do modelo B.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Em ambos os modelos, os erros aleatórios εt devem ser independentes e identicamente distribuídos.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Os coeficientes θ1 e θ2 não são estimáveis porque os erros aleatórios εt –1 e εt –12 não são observáveis.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Se o analista tivesse de escolher entre o modelo A ou B, o critério de informação de Akaike (AIC) seria útil para auxiliá-lo nessa escolha.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Suponha que, após o ajuste do modelo A, o analista faça uma análise de resíduos. Uma avaliação da existência de autocorrelação serial nos resíduos poderia ser feita pelo teste de Ljung-box.