Questões de Concurso Para instituto aocp
Foram encontradas 37.936 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
O estatístico que trata da análise de dados
referentes à Justiça Federal necessita conduzir
um estudo que requer informações sobre
determinada característica quantitativa, X, dos
processados em determinada Vara Federal. Um
dos objetivos é construir um intervalo de 95% de
confiança para o valor médio da característica
quantitativa do grupo de processados, com erro
de amostragem ou precisão de 0,5 σ, meio
desvio-padrão. Ele tomou, então, uma amostra
aleatória piloto de tamanho n0 = 5 que forneceu as
seguintes estatísticas amostrais, média e
variância, para a característica: x̄0 = 127,6 e S = 1290,8. A respeito das informações
anteriores, sabe-se que é possível assumir o
modelo de distribuição normal para a
característica quantitativa do grupo de
processados, que é finito com N = 2000 indivíduos
e com variância desconhecida. Assim,
conhecendo o escore da distribuição t de t4 (0,975) = 2,78, é correto afirmar que o tamanho
definitivo da amostra n é
O estatístico de uma Vara Federal necessita verificar se a idade média dos condenados por prevaricação e a dos condenados por corrupção passiva são iguais. Para isso tomou amostras aleatórias de tamanhos: n1 = 15 de condenados por prevaricação e n2 = 20 condenados por corrupção passiva. As amostras forneceram as estatísticas: média amostral x̄1 = 25 anos e desvio-padrão amostral s1 = 2 anos do grupo da prevaricação e x̄2 = 31 anos e desvio-padrão amostral s2 = 3,5 anos do grupo da corrupção passiva. Verificou-se, aplicando os testes, que as amostras eram provenientes de distribuição normal, mas com variâncias desconhecidas e diferentes. Então, foi aplicado o teste adequado à situação e obteve-se, para a estatística do teste, o valor
Seja a amostra aleatória de variável aleatória X que tem distribuição normal com média μ e variância σ2, N(μ, σ2), [x1, x2, ... , xn], então, é correto afirmar que a Variância e o Erro Quadrático Médio do estimador de Máxima Verossimilhança (EMV) do parâmetro σ2 são, respectivamente,
Seja [X1, X2, ... , Xn] uma amostra aleatória de uma variável aleatória com distribuição normal, com média μ e variância σ2, ou seja, X ⁓ N(μ, σ2), em que os parâmetros são desconhecidos, então, os estimadores uniformemente de mínima variância não viciados, UMVU, da média μ e variância σ2 são, respectivamente,
Suponha as variáveis aleatórias independentes X
com distribuição Qui-quadrado com v = 5 graus
de liberdade e Y com distribuição Gama com
parâmetros α = 2 e β = 5. Então, a esperança e a
variância da variável aleatória W = X + Y são,
respectivamente,