Questões de Concurso
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Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
Duas séries temporais, xt e yt, ambas não estacionárias e
integradas de ordem um, são cointegradas se existir uma
combinação linear entre yt e xt que seja estacionária.
Considerando Φ-1(0,95) = 1,65 e Φ-1(0,975) = 1,96, julgue o item a seguir, relativo à inferência estatística.
Se X1 = 11,5, X2 = 14,25, X3 = 17,75 e X4 = 13,5 são amostras aleatórias de uma distribuição normal N(μ, 9) com média μ desconhecida, então, nesse caso, para o teste com hipóteses ′H0:μ = 12′ e H1:μ ≠ 12′, a hipótese nula deve ser aceita, considerando-se um nível de confiança de 95%.
Considerando Φ-1(0,95) = 1,65 e Φ-1(0,975) = 1,96, julgue o item a seguir, relativo à inferência estatística.
Suponha que
X1,
X2,…,
X144 seja uma amostra aleatória cuja
distribuição tem variância Var(Xi) = 18, para i = 1, ..., 144.
Nesse caso, se a média amostral das observações for = 55,
então um intervalo de confiança aproximado com nível de
confiança de 95% para a média θ = EXi
será [52, 525; 57, 475].
Considerando Φ-1(0,95) = 1,65 e Φ-1(0,975) = 1,96, julgue o item a seguir, relativo à inferência estatística.
Considere que X1 = 1, X2 = 2 e X3 = 4 sejam amostras que
satisfazem à condição de que Xi ~ binomial (5, θ), para
i = 1, 2, 3. Nessa situação, a função de verossimilhança para
estimação do parâmetro θ é dada por
ℒ(θ | 1, 2, 4) = 50.θ7
(1 − θ)8
.
Considerando Φ-1(0,95) = 1,65 e Φ-1(0,975) = 1,96, julgue o item a seguir, relativo à inferência estatística.
Em um teste de hipóteses, um erro do tipo II é cometido ao
se rejeitar a hipótese nula quando ela é efetivamente
verdadeira.
Considerando Φ-1(0,95) = 1,65 e Φ-1(0,975) = 1,96, julgue o item a seguir, relativo à inferência estatística.
No caso de Θ ser um estimador não viesado de uma variável θ, se T for uma variável aleatória qualquer, então o estimador
Θ' = Θ+T é também um estimador não viesado.
Com base no teorema central do limite e na lei dos grandes números, julgue o próximo item, considerando Φ-1(0,975 = 1,96.
Suponha que sejam escolhidos aleatoriamente 1.024
números do intervalo [0, 1], satisfazendo-se uma distribuição
uniforme, e que
Xt represente o i-ésimo número escolhido.
Nesse caso, se , então, pela lei dos
grandes números, garante-se que
Com base no teorema central do limite e na lei dos grandes números, julgue o próximo item, considerando Φ-1(0,975 = 1,96.
Considere que
X1,
X2,…,
Xn sejam variáveis aleatórias com
distribuições exponenciais de parâmetro λ = 1/2
independentes e identicamente distribuídas. Nesse caso, se , então, para que ,
é necessário que n ≥ 62.
Considerando a tabela precedente, que apresenta a função massa de probabilidade conjunta de duas variáveis aleatórias discretas, X e Y, julgue o item que se segue.
P(X = 2) = 19/48.
Considerando a tabela precedente, que apresenta a função massa de probabilidade conjunta de duas variáveis aleatórias discretas, X e Y, julgue o item que se segue.
As distribuições X e Y são independentes.
Com relação a probabilidade e variáveis aleatórias, julgue o item a seguir.
Se X é uma variável aleatória geométrica de parâmetro 1/3, então o valor esperado da variável aleatória Y = 1/5x é
E [1/5x]=1/15.
Com relação a probabilidade e variáveis aleatórias, julgue o item a seguir.
Em uma situação na qual um dado balanceado tenha sido
lançado quatro vezes, a probabilidade de que o resultado
desses lançamentos não tenha sido um número maior que 2
em duas das tentativas é de 24/34.
Com relação a probabilidade e variáveis aleatórias, julgue o item a seguir.
Considere que X seja uma variável aleatória contínua com a função densidade de probabilidade apresentada a seguir.
Nessa situação, a probabilidade
Com relação a probabilidade e variáveis aleatórias, julgue o item a seguir.
Ao se lançar quatro vezes uma moeda balanceada, a
observação da sequência de caras e coroas fornecerá um
espaço amostral com 8 elementos.
Assinale a alternativa que indica a que se refere à propriedade dos Estimadores de Máxima Verossimilhança (EMV) descrita na afirmação:
O Teorema do Limite Inferior de Cramer-Rao afirma que, para
um dado parâmetro qualquer, existe um limite inferior para a
variância das estimativas não viciadas. Para grandes
amostras, os EMV, atingem esse limite e, portanto, têm a
menor variância possível dentre as estimativas não viciadas.
O número médio de produtos vendidos por cada vendedor foi de
De acordo com o gráfico, pode-se concluir que o coeficiente de correlação linear de Pearson é
Os indicadores devem ser capazes de atender à necessidade de avaliar diferentes estratos sociais ou localidades, possibilitando ações específicas a cada grupo, segundo seus padrões de comportamento. Isto ajudará a entender a diversidade, estabelecer foco de ação e garantir a representatividade e abrangência das informações.
Estamos falando de
A probabilidade de se cometer o erro tipo I, é denominado de
Pelo gráfico, é possível concluir que