Questões de Concurso

Suponha que, de um baralho normal, contendo 52 cartas de quatro naipes, é extraído, sem reposição e aleatoriamente, um total de quatro cartas. Se a carta “Ás” é equivalente a uma figura (ou seja, são 4 figuras e 9 números de cada naipe), é correto afirmar que a probabilidade de que todas sejam:

Após a extração de uma amostra, as observações obtidas são tabuladas, gerando a seguinte distribuição de frequências:

Considerando que E(X) = Média de X, Mo(X) = Moda de X e Me(X) = Mediana de X, é correto afirmar que:

Com relação à definição das medidas de tendência central e de variabilidade dos dados em uma estatística, assinale a opção correta.

Suponha que a CASAN contrate um economista como consultor para mensurara relação existente entre a ampliação do saneamento básico e o tratamento de efluentes com a redução da mortalidade infantil. O consultor propõe o modelo a seguir:

Nesse modelo, ln Mortalidade infantil_t e ln ASANEFLU_t são, respectivamente, o logaritmo da mortalidade infantil e da ampliação do saneamento básico e o tratamento de efluentes no período  são variáveis de controle; são os coeficientes da regressão; u_t é o termo de erro aleatório.

Considerando que a transformação logarítmica é estacionária para todas as variáveis da equação, é possível verificar que:

Para que uma amostra seja organizada por estratos ou por conglomerados, é necessário que as unidades, para fins de sorteios, sejam organizadas por grupos, respectivamente:

Então os valores de X, Y, Z e W são, respectivamente, iguais a: 

Considere a tabela resumo a seguir contendo as estimativas dos parâmetros de uma regressão linear simples e dos respectivos erros padrão estimados, com uma amostra de tamanho n = 52:

Além disso, sabe-se que:

P(|Z|>1,25)=0,21, P(|Z|>1,50)=0,13, P(|Z|>1,75)=0,08

A respeito da inferência sobre os parâmetros, é correto afirmar que: 

Para explicar o estoque total de processos acumulados nas varas de justiça (Y) a cada ano, foi proposto um modelo de regressão linear simples baseado no número de servidores disponíveis, representado por X. Depois de extraída uma amostra com n = 100 foram obtidos os seguintes resultados.

Supondo válido o modelo e significativos seus parâmetros, com os dados acima é correto afirmar que:

Num modelo de regressão linear, a violação dos pressupostos de homocedasticidade e do emprego de variáveis explicativas não estocásticas, mantidas as demais hipóteses, poderá causar a perda, por parte dos estimadores de MQO, respectivamente, das propriedades de:

Considere o experimento que consiste no lançamento de uma moeda quatro vezes. Para testar se a moeda é honesta, é feito um teste de hipóteses Ho:p = 0,5 contra Ha:p ≠ 0,5 onde p é a proporção de caras. O critério de decisão estipula que se o número de caras for diferente de dois a hipótese nula deve ser rejeitada. Se, de fato, p = 0,25 a probabilidade de que o Erro do Tipo II seja cometido é:

Um levantamento censitário de processos criminais indicou que a pena média, para determinado tipo de crime, é de 60 meses. Visando testar a maior severidade dos juízes de certa região foi extraída uma AAS de tamanho n = 36, constatando-se que a pena média é de 78 meses. Sabendo que a variância das penas é dada igual a 3.600 e considerando as informações a seguir da normal padrão Z 

É correto afirmar que:

Para estimar o valor médio das indenizações por danos morais, ordenadas por um determinado juízo, realiza-se, no âmbito da vara, uma amostra aleatória simples de tamanho n = 16. Nesta a média amostral apurada foi de R$ 7.000. A variância já era conhecida de outros levantamentos, sendo igual a 160.000. Logo, usando o TLC e considerando a normal-padrão Z tal que

O intervalo de confiança para a média das indenizações, com 90% de probabilidade, é: 

Se X₁ = 2, X₂ = -1,  X₃ = 3 e X₄ é o resultado da extração de uma amostra aleatória simples (n=4), a estimativa do 3º momento ordinário da população, através do método dos momentos, é igual a: 

Para estimar a média populacional μ é sugerido o estimador onde X_i é o indivíduo de ordem i de uma amostra aleatória simples extraída daquela população. Então, é correto afirmar que:

Seja X_1,X₂,X_3.....,....,X₂₅ um conjunto de variáveis aleatórias que representa o número de processos autuados por dia nas 25 varas que compõem um tribunal, todas identicamente distribuídas com média 15 e variância 16. Adicionalmente, são dadas as seguintes informações sobre a normal-padrão:

P(|Z|>1,25)=0,21, P(|Z|>1,50)=0,13, P(|Z|>1,75)=0,08 

Assim sendo, a probabilidade de que mais de 405 processos sejam autuados em determinado dia é igual a: 

A Lei dos Grandes Números existe em duas versões que tratam de convergências de tipos distintos. A Lei Fraca e a Lei Forte abordam, respectivamente, convergências:

Suponha que o valor das causas de ações (X) do juizado especial de certa localidade seja normalmente distribuído com média 20 (salários mínimos) e variância 25. Além disso, estão disponíveis as seguintes informações da normal-padrão (Z):

P(|Z|>1,25)=0,21, P(|Z|>1,50)=0,13, P(|Z|>1,75)=0,08 

Então a probabilidade de que P(X > 26,25) é de: 

Sejam X, Y e Z variáveis aleatórias tais que Var (X) = Var (Y) = Var (Z) = 6, Cov (X,Y) = -3 e Z não correlacionada com as outras duas. Logo, a variância de W = 3X – 2Y + Z é igual a:

Seja X uma variável aleatória contínua com função distribuição acumulada F_x (x) Outra variável, Y, é definida por Y = F_x (x) Então a distribuição acumulada de Y é dada por:

Seja X = número de anos de condenação e Y = nível de renda do condenado (mil reais). São fornecidas ainda as seguintes informações:

Var(X) = 25; Var (Y) = 16 e Var (X+Y) = 21

Assim sendo, a correlação (Pearson) entre X e Y é igual a: