Questões de Concurso

A população de uma cidade divide-se em três estratos: classe baixa (CB), com 25% da população; classe média (CM), com 60%; e classe alta (CA), com 15%. O desvio padrão dos salários mensais das classes é R$ 400,00 R$ 600,00 e R$ 2.800/3, respectivamente. A fim de se estimar o salário mensal médio da população, escolhe-se uma amostra de tamanho n. Com base nessas informações, julgue o item subsequente acerca da amostragem.

A probabilidade de que uma amostra aleatória simples de tamanho n = 10 não contenha pessoas da CB é superior a 0,1%.

A tabela acima mostra os resultados de um estudo demográfico em que se analisou o crescimento da população de determinada cidade ao longo do tempo. Considerando os dados da tabela e uma curva de crescimento exponencial y = ε α e^βt , em que e representa um erro aleatório com média unitária, julgue o item subsequente.

É correto estimar os parâmetros α e β pelo método dos mínimos quadrados ordinários mediante linearização do modelo, isto é, minimizando-se a soma dos erros quadrados

A tabela acima mostra os resultados de um estudo demográfico em que se analisou o crescimento da população de determinada cidade ao longo do tempo. Considerando os dados da tabela e uma curva de crescimento exponencial y = ε α e^βt , em que e representa um erro aleatório com média unitária, julgue o item subsequente.

É correto linearizar o modelo com a reparametrização a = ln α e a transformação da variável dependente z = ln y. Dessa forma resulta o modelo z = a + βt + ln ε.

A tabela acima mostra os resultados de um estudo demográfico em que se analisou o crescimento da população de determinada cidade ao longo do tempo. Considerando os dados da tabela e uma curva de crescimento exponencial y = ε α e^βt , em que e representa um erro aleatório com média unitária, julgue o item subsequente.

Calculando-se as derivadas parciais S_α e S_β da soma dos erros quadrados, as equações S_α = 0 e S_β = 0 fornecem as seguintes equações normais:

Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massas corporais de cinco pessoas participantes de um estudo nutricional, e que  e são a altura média e o peso médio, respectivamente , julgue o seguinte item acerca do modelo de regressão linear simples y_i = a + bx_i + ε_i , em que ε_i é um erro aleatório com média nula e variância constante, e a e b são os objetos da estimação.

Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massas corporais de cinco pessoas participantes de um estudo nutricional, e que  e são a altura média e o peso médio, respectivamente julgue o seguinte item acerca do modelo de regressão linear simples y_i = a + bx_i + ε_i , em que ε_i é um erro aleatório com média nula e variância constante, e a e b são os objetos da estimação.

As estimativas de máxima verossimilhança para os coeficientes a e b, na hipótese de os erros aleatórios serem normais, são 

Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massas corporais de cinco pessoas participantes de um estudo nutricional, e que  e são a altura média e o peso médio, respectivamente , julgue o seguinte item acerca do modelo de regressão linear simples y_i = a + bx_i + ε_i , em que ε_i é um erro aleatório com média nula e variância constante, e a e b são os objetos da estimação.

Os estimadores para os coeficientes a e b pelo método de mínimos quadrados ordinários satisfazem ao sistema de equações normais a seguir.

Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massas corporais de cinco pessoas participantes de um estudo nutricional, e que  e são a altura média e o peso médio, respectivamente , julgue o seguinte item acerca do modelo de regressão linear simples y_i = a + bx_i + ε_i , em que ε_i é um erro aleatório com média nula e variância constante, e a e b são os objetos da estimação.

O coeficiente de determinação do modelo (R² ) é igual a 15/17.

Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massas corporais de cinco pessoas participantes de um estudo nutricional, e que  e são a altura média e o peso médio, respectivamente , julgue o seguinte item acerca do modelo de regressão linear simples y_i = a + bx_i + ε_i , em que ε_i é um erro aleatório com média nula e variância constante, e a e b são os objetos da estimação.

A soma dos quadrados de regressão é igual a 650.

Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massas corporais de cinco pessoas participantes de um estudo nutricional, e que  e são a altura média e o peso médio, respectivamente , julgue o seguinte item acerca do modelo de regressão linear simples y_i = a + bx_i + ε_i , em que ε_i é um erro aleatório com média nula e variância constante, e a e b são os objetos da estimação.

A soma dos quadrados dos erros entre as massas corporais observadas e esperadas segundo o modelo ajustado é igual a 40.

Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massas corporais de cinco pessoas participantes de um estudo nutricional, e que  e são a altura média e o peso médio, respectivamente , julgue o seguinte item acerca do modelo de regressão linear simples y_i = a + bx_i + ε_i , em que ε_i é um erro aleatório com média nula e variância constante, e a e b são os objetos da estimação.

A soma dos quadrados total é igual a 680.

Suponha que x₁, ..., x_n seja uma sequência de cópias independentes retiradas de uma distribuição com função densidade de probabilidade , em que x ≥ 0 e α > 0 é seu parâmetro. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

A função de log-verossimilhança para a estimação do parâmetro α é

Suponha que x₁, ..., x_n seja uma sequência de cópias independentes retiradas de uma distribuição com função densidade de probabilidade , em que x ≥ 0 e α > 0 é seu parâmetro. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

Supondo que (x₁, ..., x₅) = (3, 4, 4, 6, 6), a estimativa de máxima verossimilhança do parâmetro α é inferior a 1/10 .

Considerando que x₁, ..., x_n representa uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição contínua X cuja função densidade de probabilidade é , em que x ≥ 0 e λ > 0, julgue o próximo item, acerca da estimação de máxima verossimilhança do parâmetro λ.

A função de verossimilhança é , em que é a média amostral.

Considerando que x₁, ..., x_n representa uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição contínua X cuja função densidade de probabilidade é , em que x ≥ 0 e λ > 0, julgue o próximo item, acerca da estimação de máxima verossimilhança do parâmetro λ.

O estimador de máxima verossimilhança do parâmetro λ é , em que é a média amostral.

Uma amostra aleatória simples X₁, X₂, ..., X_n foi retirada de uma distribuição contínua, em que θ é o parâmetro de interesse e S_n = S(X₁, X₂, ..., X_n) é o seu estimador. A respeito dessa amostra, julgue o próximo item.

Se S_n e θ forem as médias amostral e populacional, respectivamente, então — conforme a lei fraca dos grandes números — S_n converge quase certamente para θ, à medida que n cresce.

Uma amostra aleatória simples X₁, X₂, ..., X_n foi retirada de uma distribuição contínua, em que θ é o parâmetro de interesse e S_n = S(X₁, X₂, ..., X_n) é o seu estimador. A respeito dessa amostra, julgue o próximo item.

Se o estimador S_n converge em norma L₁ para o parâmetro θ à medida que o tamanho da amostra aumenta, então S_n converge em probabilidade para θ.

Uma amostra aleatória simples X₁, X₂, ..., X_n foi retirada de uma distribuição contínua, em que θ é o parâmetro de interesse e S_n = S(X₁, X₂, ..., X_n) é o seu estimador. A respeito dessa amostra, julgue o próximo item.

O teorema limite central trata da convergência em probabilidade do estimador S_n para o parâmetro θ.

A figura acima mostra a forma do gráfico da função de densidade de uma distribuição t de Student com 16 graus de liberdade (T₁₆), com a indicação de alguns valores x e de duas probabilidades associadas a esses quantis. Com base no gráfico e nas informações, julgue o seguinte item.

Se T₂₀ representa uma distribuição t de Student com 20 graus de liberdade, então P(T₂₀ < 2,921) > 0,99.

A figura acima mostra a forma do gráfico da função de densidade de uma distribuição t de Student com 16 graus de liberdade (T₁₆), com a indicação de alguns valores x e de duas probabilidades associadas a esses quantis. Com base no gráfico e nas informações, julgue o seguinte item.

P(2,12 < T₁₆ < 2,921) = 0,04.