Questões de Concurso
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Variância populacional σ2 = 25
Amostra n = 25 elementos
Nível de significância α = 5%, Z = 1,64
Média amostral X = 21
X − μ z = ________ σ/√n
De acordo com os dados apresentados, assinale a alternativa correta.
Cada erro εk segue uma distribuição normal com média zero e variância V.
julgue o item seguinte.
A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente a é igual ou superior a 1.
Cada erro εk segue uma distribuição normal com média zero e variância V.
julgue o item seguinte.
A variável aleatória yk, para k = 1,..., 5, segue uma distribuição normal com variância V.
Cada erro εk segue uma distribuição normal com média zero e variância V.
julgue o item seguinte.
A estimativa da variância V é igual ou inferior a 1,5.
Considerando que X1, X2,..., X10 representa uma amostra aleatória simples desse indicador, julgue o próximo item.
O estimador de máxima verossimilhança do parâmetro L é igual a 2X , em que representa a média amostral.
Considerando que X1, X2,..., X10 representa uma amostra aleatória simples desse indicador, julgue o próximo item.
Se M for o maior valor a ser observado na amostra aleatória X1, X2,..., X10, então M será estimador suficiente do parâmetro L.
Um analista coletou os dados a respeito da renda, do consumo e do número de filhos de uma amostra aleatória de 100 famílias. Em 21 dessas famílias, não há filhos, em 26 delas, há apenas um filho, em outras 43, há dois filhos, e em 10 delas, há três filhos. A média da renda das 100 famílias é R$ 5.389,00, e o desvio padrão é R$ 2.709,00.
Com base nessas informações, o analista elaborou um gráfico da relação entre renda e consumo (gráfico I). No entanto, posteriormente o analista verificou a existência de erro nesse gráfico, o que o levou a elaborar um segundo gráfico com os dados corretos (gráfico II).
O valor referente à esperança do número de filhos de uma família escolhida aleatoriamente entre as famílias da amostra é 1,42.
Um analista coletou os dados a respeito da renda, do consumo e do número de filhos de uma amostra aleatória de 100 famílias. Em 21 dessas famílias, não há filhos, em 26 delas, há apenas um filho, em outras 43, há dois filhos, e em 10 delas, há três filhos. A média da renda das 100 famílias é R$ 5.389,00, e o desvio padrão é R$ 2.709,00.
Com base nessas informações, o analista elaborou um gráfico da relação entre renda e consumo (gráfico I). No entanto, posteriormente o analista verificou a existência de erro nesse gráfico, o que o levou a elaborar um segundo gráfico com os dados corretos (gráfico II).
O coeficiente de determinação R2 entre consumo e renda será maior para os dados do gráfico II do que para os dados do gráfico I.
Um analista coletou os dados a respeito da renda, do consumo e do número de filhos de uma amostra aleatória de 100 famílias. Em 21 dessas famílias, não há filhos, em 26 delas, há apenas um filho, em outras 43, há dois filhos, e em 10 delas, há três filhos. A média da renda das 100 famílias é R$ 5.389,00, e o desvio padrão é R$ 2.709,00.
Com base nessas informações, o analista elaborou um gráfico da relação entre renda e consumo (gráfico I). No entanto, posteriormente o analista verificou a existência de erro nesse gráfico, o que o levou a elaborar um segundo gráfico com os dados corretos (gráfico II).
Considerando-se que a variável renda siga uma distribuição normal com média e variância desconhecidas, é correto afirmar que o intervalo de confiança bilateral para a média de renda na população com nível de confiança de 95% é [4.858, 5.920].
Uma empresa coletou e armazenou em um banco de dados diversas informações sobre seus clientes, entre as quais estavam o valor da última fatura vencida e o pagamento ou não dessa fatura. Analisando essas informações, a empresa concluiu que 15% de seus clientes estavam inadimplentes. A empresa recolheu ainda dados como a unidade da Federação (UF) e o CEP da localidade em que estão os clientes. Do conjunto de todos os clientes, uma amostra aleatória simples constituída por 2.175 indivíduos prestou também informações sobre sua renda domiciliar mensal, o que gerou o histograma apresentado.
O CEP da localidade dos clientes e o valor da última fatura vencida são variáveis quantitativas.
Uma empresa coletou e armazenou em um banco de dados diversas informações sobre seus clientes, entre as quais estavam o valor da última fatura vencida e o pagamento ou não dessa fatura. Analisando essas informações, a empresa concluiu que 15% de seus clientes estavam inadimplentes. A empresa recolheu ainda dados como a unidade da Federação (UF) e o CEP da localidade em que estão os clientes. Do conjunto de todos os clientes, uma amostra aleatória simples constituída por 2.175 indivíduos prestou também informações sobre sua renda domiciliar mensal, o que gerou o histograma apresentado.
Na amostra aleatória mencionada, o número de clientes inadimplentes é a realização de uma variável aleatória com distribuição binomial (n = 2.175; p = 0,15).
Uma empresa coletou e armazenou em um banco de dados diversas informações sobre seus clientes, entre as quais estavam o valor da última fatura vencida e o pagamento ou não dessa fatura. Analisando essas informações, a empresa concluiu que 15% de seus clientes estavam inadimplentes. A empresa recolheu ainda dados como a unidade da Federação (UF) e o CEP da localidade em que estão os clientes. Do conjunto de todos os clientes, uma amostra aleatória simples constituída por 2.175 indivíduos prestou também informações sobre sua renda domiciliar mensal, o que gerou o histograma apresentado.
A média da variável renda domiciliar mensal dos clientes é menor que a mediana.
Uma empresa coletou e armazenou em um banco de dados diversas informações sobre seus clientes, entre as quais estavam o valor da última fatura vencida e o pagamento ou não dessa fatura. Analisando essas informações, a empresa concluiu que 15% de seus clientes estavam inadimplentes. A empresa recolheu ainda dados como a unidade da Federação (UF) e o CEP da localidade em que estão os clientes. Do conjunto de todos os clientes, uma amostra aleatória simples constituída por 2.175 indivíduos prestou também informações sobre sua renda domiciliar mensal, o que gerou o histograma apresentado.
Se for elaborado um histograma com classes de larguras variáveis para representar a distribuição dos valores das últimas faturas vencidas, então a classe com maior altura no histograma será, necessariamente, aquela com maior frequência no banco de dados.