Questões de Concurso Público CNMP 2015 para Analista do CNMP - Estatística
Foram encontradas 60 questões
Q481301
Estatística
A tabela de frequências absolutas abaixo corresponde à distribuição dos valores dos salários dos funcionários de nível médio
lotados em um órgão público no mês de dezembro de 2014.
O valor da mediana destes salários, obtido pelo método da interpolação linear, é, em R$, igual a
O valor da mediana destes salários, obtido pelo método da interpolação linear, é, em R$, igual a
Q481302
Estatística
Analisando a quantidade diária de processos autuados em uma repartição pública, durante um período, obteve-se o seguinte
gráfico em que as colunas representam o número de dias em que foram autuadas as respectivas quantidades de processos
constantes no eixo horizontal.
A soma dos valores respectivos da mediana e da moda supera o valor da média aritmética (quantidade de processos autuados por dia) em
A soma dos valores respectivos da mediana e da moda supera o valor da média aritmética (quantidade de processos autuados por dia) em
Q481303
Estatística
Em uma empresa, 55% dos empregados são do sexo masculino e a média aritmética dos salários de todos os empregados da empresa é igual a R$ 3.000,00. Sabe-se que a média aritmética dos salários dos empregados do sexo masculino é igual a média aritmética dos salários dos empregados do sexo feminino, sendo que os coeficientes de variação são iguais a 10% e 15%, respectivamente. O desvio padrão dos salários de todos os empregados da empresa é, em R$, de
Q481304
Estatística
Em um censo realizado em um clube apurou-se a altura em centímetros (cm) de seus 200 associados. A média aritmética apresentou um valor igual a 160 cm com um coeficiente de variação igual a 18,75%. O resultado da divisão da soma de todos os valores das alturas elevados ao quadrado pelo número de associados é, em cm2 , de
Q481305
Estatística
Considere uma curva de frequência de uma distribuição estatística unimodal e as seguintes afirmações:
I. Os dados estão fortemente concentrados em torno da moda apresentando uma curva afilada.
II. A moda é menor que a mediana e a mediana é menor que a média.
Se a distribuição satisfaz Ie II, então trata-se de uma distribuição
I. Os dados estão fortemente concentrados em torno da moda apresentando uma curva afilada.
II. A moda é menor que a mediana e a mediana é menor que a média.
Se a distribuição satisfaz Ie II, então trata-se de uma distribuição
Q481306
Estatística
Admite-se que o número de peças (x) que se danificam em um pacote com 4 peças cada um, durante o transporte do depósito
até a fábrica, obedece à lei de Poisson
. Observando, aleatoriamente, 400 destes transportes, decide-se
estimar pelo método da máxima verossimilhança o parâmetro λ da distribuição. O quadro abaixo demonstra o resultado referente
a estas
observações:
xi 0 1 2 3 4 TOTAL
ni 220 130 35 10 5 400
Observação: ni é o número de transportes contendo xi peças danificadas.
Sendo então o número de peças danificadas uma variável aleatória X, com base na estimativa de λ, tem-se que a variância de X é
. Observando, aleatoriamente, 400 destes transportes, decide-se
estimar pelo método da máxima verossimilhança o parâmetro λ da distribuição. O quadro abaixo demonstra o resultado referente
a estas
observações:
xi 0 1 2 3 4 TOTAL
ni 220 130 35 10 5 400
Observação: ni é o número de transportes contendo xi peças danificadas.
Sendo então o número de peças danificadas uma variável aleatória X, com base na estimativa de λ, tem-se que a variância de X é
Q481307
Estatística
Utilizando o método dos momentos, deseja-se obter uma estimativa do parâmetro p da distribuição geométrica
P(X = x) = p(1 − p)x − 1, em que x = 1, 2, 3, ... Para isto, observou-se em 6 experiências quando determinado evento com
probabilidade p ocorreu pela primeira vez. A tabela abaixo apresenta o resultado destas observações:
Experiência Ocorrência pela primeira vez
1 segunda
2 quarta
3 primeira
4 segunda
5 terceira
6 terceira
O valor desta estimativa, com base nestas experiências, é, em %, de
Experiência Ocorrência pela primeira vez
1 segunda
2 quarta
3 primeira
4 segunda
5 terceira
6 terceira
O valor desta estimativa, com base nestas experiências, é, em %, de
Q481308
Estatística
Os estimadores E 1 =mX+ (1 -m)Y e E 2 =(m -1)X + (2 -m)Y são utilizados para estimar a média μ de uma população normal com variância unitária. O parâmetro m é real e (X, Y) corresponde a uma amostra aleatória com reposição da população. Dado que E 2 é mais eficiente que E 1 e que 
< 0, tem-se que o valor de m que satisfaz estas duas condições é tal que
< 0, tem-se que o valor de m que satisfaz estas duas condições é tal que
Q481309
Estatística
Uma amostra aleatória de tamanho 256 é extraída de uma população normalmente distribuída e considerada de tamanho infinito. Considerando que o desvio padrão populacional é igual a 100, determinou-se, com base na amostra, um intervalo de confiança de 86% igual a [890,75 ; 909,25]. Posteriormente, uma nova amostra de tamanho 400, independente da primeira, é extraída desta população, encontrando-se uma média amostral igual a 905,00. O novo intervalo de confiança de 86% é igual a
Q481310
Estatística
Uma pesquisa é realizada em uma grande cidade com uma amostra aleatória de 300 habitantes em que 75% deles manifestaram-se favoráveis à implantação de um projeto para melhorar o atendimento ao público de sua cidade. Com base nesta amostra, deseja-se obter um intervalo de confiança de 95% para esta proporção, considerando que a distribuição amostral da frequência relativa dos habitantes favoráveis ao projeto é normal. Utilizando a informação da distribuição normal padrão (Z) que as probabilidades P(Z > 1,96) =0,025 e P(Z > 1,64) =0,050, este intervalo de confiança é, em %, igual a
Q481311
Estatística
Um intervalo de confiança de 95% para a média μ de uma população normal de tamanho infinito e variância desconhecida foi construído com base em uma amostra aleatória de tamanho 16 e com a utilização da distribuição t de Student. Considere t0,025 o quantil da distribuição t de Student para o teste unicaudal tal que a probabilidade P(t > t0,025 ) =0,025, com n graus de liberdade.
Se a variância amostral foi igual a 4,84, então a amplitude do intervalo é igual a
Se a variância amostral foi igual a 4,84, então a amplitude do intervalo é igual a
Q481312
Estatística
Com relação a testes de hipóteses estatísticas e denominando H0 como sendo a hipótese nula e H1 a hipótese alternativa, a definição de potência de um teste corresponde à probabilidade de
Q481313
Estatística
A probabilidade de sucesso em um experimento é igual a p. Sejam as hipóteses H0 : p = 2/3 (hipótese nula) e H1 : p = 1/2 (hipótese alternativa). Estabelece-se que H 0 é aceita se e somente se, pelo menos, 2 sucessos forem obtidos em 3 vezes em que o experimento é executado. A probabilidade de H0 ser rejeitada, dado que H0 é verdadeira, é
Q481314
Estatística
Um pesquisador desenvolve um estudo com uma população normal, considerada de tamanho infinito e desvio padrão populacional igual a 65. Sendo µa média da população, deseja executar o teste H0 : μ =70 (hipótese nula) contra H1 : μ > 70 (hipótese alternativa). Para isto, utiliza uma amostra aleatória de tamanho 400 com um nível de significância de 5%, considerando que na curva normal padrão (Z) as probabilidades P(Z > 1,64) =0,050 e P(Z > 1,96) =0,025. O pesquisador encontrou um valor para a média amostral (x ) sabendo-se que este valor é o maior valor tal que H0 não é rejeitada. O valor de x é
Q481315
Estatística
A variância de uma população normalmente distribuída e de tamanho infinito é desconhecida. Uma amostra aleatória de tamanho 9 é extraída desta população obtendo-se a média dos elementos da amostra igual a x e o respectivo desvio padrão amostral igual a 2,7. Considere o objetivo de testar a hipótese H0 : μ =20 (hipótese nula) contra H1 : μ ≠20 (hipótese alternativa), ao nível de significância de 5%, com a realização do teste t de Student. Sabe-se que t0,025corresponde ao quantil da distribuição t de Student para o teste
A hipótese H0 será rejeitada caso x
A hipótese H0 será rejeitada caso x
Q481316
Estatística
Durante uma semana, observa-se a quantidade de determinadas ocorrências, esperando que diariamente ocorram 20 destes
tipos de ocorrências. Para esta análise, foram levantados os seguintes dados em uma semana escolhida aleatoriamente:
Deseja-se saber, ao nível de significância de α, se as frequências são iguais em todos os dias da semana, utilizando o teste do qui-quadrado. Foram formuladas as hipóteses H0: as frequências são iguais em todos os dias da semana (hipótese nula) e H1: as frequências são diferentes.
Observação: o valor crítico do qui-quadrado tabelado da distribuição qui-quadrado, ao nível de significância de α e com o respectivo número de graus de liberdade do teste, apresentou um valor superior ao valor do qui-quadrado observado.
O valor do qui-quadrado observado é
Deseja-se saber, ao nível de significância de α, se as frequências são iguais em todos os dias da semana, utilizando o teste do qui-quadrado. Foram formuladas as hipóteses H0: as frequências são iguais em todos os dias da semana (hipótese nula) e H1: as frequências são diferentes.
Observação: o valor crítico do qui-quadrado tabelado da distribuição qui-quadrado, ao nível de significância de α e com o respectivo número de graus de liberdade do teste, apresentou um valor superior ao valor do qui-quadrado observado.
O valor do qui-quadrado observado é
Q481317
Matemática
Seja o modelo linear Yi= β Xi+ ε i estabelecendo uma relação linear, sem intercepto, entre duas variáveis X e Y, em que Y i é a variável dependente na observação i, X i é a variável explicativa na observação i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses para a regressão linear simples. O parâmetro ßdo modelo é desconhecido e sua estimativa foi obtida pelo método dos mínimos quadrados com base em 10 pares de observações (Xi, Yi)
Considerando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, obtém-se que Y é igual a 24 quando X for igual a
Considerando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, obtém-se que Y é igual a 24 quando X for igual a
Q481318
Matemática
Para responder à questão, considere o modelo linear Yi = α + βXi + ε i sendo i a i-ésima observação, Yi a variável dependente na observação i, X i a variável explicativa na observação i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses para a regressão linear simples. Os parâmetros α e β são desconhecidos e suas estimativas (a e b, respectivamente) foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados e com base em 20 pares de observações ( Xi,Yi), i = 1, 2, ... , 20. Sabe-se que os pontos (10 ; 9,8) e (40 ; 33,8) pertencem à reta de equação Y = a + bX.
O valor médio ( Y ) dos 20 valores observados para Y é igual a
O valor médio ( Y ) dos 20 valores observados para Y é igual a
Q481319
Matemática
Para responder à questão, considere o modelo linear Yi = α + βXi + ε i sendo i a i-ésima observação, Yi a variável dependente na observação i, X i a variável explicativa na observação i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses para a regressão linear simples. Os parâmetros α e β são desconhecidos e suas estimativas (a e b, respectivamente) foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados e com base em 20 pares de observações ( Xi,Yi), i = 1, 2, ... , 20. Sabe-se que os pontos (10 ; 9,8) e (40 ; 33,8) pertencem à reta de equação Y = a + bX.
O valor de S, em que
é o valor médio dos 20 valores observados para X tal que S = 
Q481320
Estatística
Para responder à questão, considere o modelo linear Yi = α + βXi + ε i sendo i a i-ésima observação, Yi a variável dependente na observação i, X i a variável explicativa na observação i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses para a regressão linear simples. Os parâmetros α e β são desconhecidos e suas estimativas (a e b, respectivamente) foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados e com base em 20 pares de observações ( Xi,Yi), i = 1, 2, ... , 20. Sabe-se que os pontos (10 ; 9,8) e (40 ; 33,8) pertencem à reta de equação Y = a + bX.
Pelo quadro de análise de variância correspondente, observa-se que
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