Questões de Concurso Público EBSERH 2015 para Analista Administrativo - Estatística (HC-UFG)
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Um produto eletrônico tem o seu tempo de garantia modelado por uma distribuição Exponencial. Uma amostra com tamanho n = 100 itens do produto, obtida da assistência técnica, forneceu média amostral de 3,505 anos. A direção da empresa deseja saber qual é o percentual de itens que receberiam manutenção por falha após a entrega do produto se fosse concedida uma garantia de 48 meses. O estatístico da empresa fez os cálculos e afirma que o percentual de itens sujeitos à manutenção é de
Um grande Sistema de Armazenamento de Água para abastecimento de uma região metropolitana, em determinado momento de um período, tem um volume de 1,269 milhões de m3 de água. Em um dia qualquer desse período, a entrada de suprimento de água é igualmente provável para os valores de 3,00; 3,50 e 4,00 unidades de volume de água. Já a demanda é também equiprovável e poderá ter valores de 2,50; 3,00 e 3,50 unidades de volume. Então, considerando o suprimento como a variável aleatória X e a demanda como a variável aleatória Y, é correto afirmar que a função de probabilidade conjunta dessas variáveis aleatórias, P(X=x, Y=y), e as funções de probabilidade marginais, P(X=x) e P(Y=y), são iguais, respectivamente, a
O Boxplot é um gráfico típico de
Uma descrição típica da amostra, cuja distribuição de frequências está adiante, é composta da descrição gráfica e descrição numérica. São estatísticas descritivas da amostra os valores
O diagrama de Ramo e Folhas é um gráfico típico de
Considere o conjunto de dados:
É correto afirmar que os comandos do software R para produzir como saída o histograma dos dados são:
Considere o conjunto de dados:
É correto afirmar que os comandos do software R para produzir como saída o teste de Shapiro-Wilk para verificar a normalidade (Gaussianidade) dos dados são
Considere o processo estocástico, cujo passado não tem influência sobre o futuro se o presente é especificado. Isto significa que, se tn-1 < tn , então
Seja o conjunto de pares de valores (X, Y):
ajustando-se aos dados o modelo Y = β0 + β1X + ε, onde Y é a variável resposta, X é a variável explicativa, β0 e β1 são os parâmetros e ε é o erro, se obtém as seguintes estimativas dos parâmetros:
Seja o conjunto de pares de valores (X, Y), que corresponde às alturas (m) e ao peso (kg) de 5 pessoas adultas do sexo masculino,
o coeficiente de correlação de Pearson estimado para variáveis X e Y é
Seja o modelo de regressão linear , em que Y é o vetor de respostas com dimensão n,
é o
vetor de parâmetros de dimensão p e
é o vetor de erros, em relação a X, assinale a alternativa correta.
Os dados a seguir correspondem às cargas axiais de ruptura (na unidade adequada) a que foram submetidas embalagens de alumínio de m = 3 amostras de tamanho n = 4 observações.
270 273 271 275 274 268 278 268 272 270 269 272
Sabendo-se que o desvio padrão amostral é s = 2,99495, uma Carta de Controle a três erros padrões
construída com esses dados é composta por
A Saúde Pública afirma que as doenças infectocontagiosas devem ser cuidadosamente controladas ao longo do tempo, porque são muito suscetíveis a apresentar modificações. Em cada um dos últimos 13 períodos monitorados, foram relacionados aleatoriamente 100.000 indivíduos, registrando-se o número dos que morreram em consequência de infecções nas vias respiratórias.
25 24 22 25 27 30 31 30 33 32 33 32 31
Uma vez que se tem um Processo de Poisson, resolveu-se construir uma Carta de Controle a três erros padrões para acompanhamento com base nesses dados. Assim, essa carta tem
Suponha que uma chapa de alumínio é projetada para ser fabricada dentro dos limites de tolerância (especificações) LSE = a e LIE = b. Duas empresas, A e B, produzem a chapa em questão. Uma amostra aleatória com tamanho nA = 5 do processo produtivo de A é composta por {2,4mm, 2,5mm, 2,6mm, 2,53 mm, 2,47mm} e uma a.a. com tamanho nB = 4 do processo produtivo de B é formada por {2,5mm, 2,20mm, 2,30mm, 2,6mm}. Com base nessas amostras, estimou-se a capacidade potencial (Cp) do fabricante A e a do fabricante B. Assim, é possível afirmar que
Seja o processo estocástico Zt – 0,5Zt-1 = at -0,5Zt-2 , em que Zt é a observação temporal e at é o ruído branco, é possível afirmar que
Considere o processo autorregressivo de 1ª Ordem, ou seja, AR(1) modelado por Zt = ∅1Zt-1 + at onde Zt é a observação temporal no instante t, ∅1 é um parâmetro e at é o ruído branco em correspondência. Então, a sua função de autocorrelação FAC e a sua função de autocorrelação parcial FACP são, respectivamente:
Suponha que você quer comparar o consumo de combustível de carros americanos (1), coreanos (2) e japoneses (3) e obteve os resultados de um delineamento com modelo Yij = μ + αi + εij , onde i = 1, 2, 3 e j = 1, 2, ..., n com os parâmetros: μ média geral, αi i = 1, 2, 3 efeito do nível i do fator (origem do carro) e εij o erro aleatório da observação do consumo do carro j no nível i. Então, para testar a hipótese nula H0 : μ1 = μ2 = μ3 (na média, os carros de origem diferentes são iguais no consumo), a técnica estatística adequada e as condições necessárias à sua aplicação são
O erro médio quadrático é uma medida do desempenho de um estimador de um parâmetro θ ou de uma função desse parâmetro, q(θ). A definição do erro médio quadrático é R(θ ,T) = E[T(x) - q(θ)]2 , onde T(x) é o estimador de q(θ). Então, é possível afirmar que
Seja a amostra aleatória de tamanho n, [x1, x2, x3, ... , xn ], tomada de uma distribuição de Poisson com parâmetro θ, na busca do Estimador de Verossimilhança desse parâmetro θ, o logaritmo da Função de Verossimilhança é
Suponha que um estatístico necessita tomar uma amostra aleatória de uma população finita com tamanho N de modo a poder estimar um parâmetro θ com precisão d e com confiança de (1 - α) Seja z o escore normal padronizado correspondente ao nível de confiança, ou seja, a área até 1 - α/2 e admitindo por trabalhos anteriores que o desvio padrão populacional é conhecido e igual a σ, o tamanho da amostra é
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