A Estatística Analítica é uma área essencial para a tomada de decisões basead...

A Estatística Analítica é uma área essencial para a tomada de decisões baseada em dados, sendo amplamente utilizada na investigação científica. Nesse sentido, uma aplicação correta da...

Q1035254 • Estatística • Inferência Estatística • FGV • Prefeitura de São José dos Campos SP • Enfermagem • 2025

A Estatística Analítica é uma área essencial para a tomada de decisões baseada em dados, sendo amplamente utilizada na investigação científica.

Nesse sentido, uma aplicação correta da Estatística Analítica no contexto da análise de dados é

a) utilizar médias aritméticas para descrever tendências em dados assimétricos, sem considerar outros indicadores.
b) estimar parâmetros populacionais a partir de amostras por meio de intervalos de confiança e testes de hipóteses.
c) representar graficamente a distribuição dos dados como principal método para inferência estatística.
d) realizar testes estatísticos apenas quando toda a população tiver sido analisada, garantindo validade total dos resultados.
e) assumir que correlação entre duas variáveis implica uma relação de causa e efeito entre elas.

Questões sobre Inferência Estatística

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Q852149 • Probabilidade e Estatística • Inferência estatística • FCC • AL AP Analista Legislativo Economista • 2020
De uma amostra aleatória de tamanho 64 extraída, com reposição, de uma população normalmente distribuída e variância conhecida ?2, obteve-se um intervalo de confiança de 95% igual a [23, 27] para a média ? desta população. Desejando-se obter um intervalo de confiança de 95% para ?, porém com amplitude igual à metade da obtida anteriormente, é necessário extrair da população uma amostra aleatória, com reposição, de tamanho
- a) 400.
- b) 1.024.
- c) 512.
- d) 256.
- e) 128.
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Q114260 • Probabilidade e Estatística • Inferência Estatística • CESGRANRIO • Petrobras • Analista de Pesquisa Operacional Júnior
Um fabricante deseja fazer um estudo, com uma confiança de 95%, a respeito da aceitação de um dos seus produtos com a finalidade de lançá-lo em um novo mercado. Esse novo lançamento somente será comercialmente viável se o índice de aceitação do produto for, pelo menos, de 90%. Para tal, realizou uma pesquisa de mercado em uma das cidades onde seu produto já é comercializado. Foi perguntado aos consumidores se gostaram (aceitaram) do produto. O resultado foi o seguinte:

850 consumidores responderam que gostaram do produto e 150 consumidores responderam que não gostaram do produto.

Qual será a estatística de teste a ser utilizada nesse teste?
- a) -5,27
- b) -1,96
- c) -1,65
- d) 1,96
- e) 5,27
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Q114533 • Probabilidade e Estatística • Inferência Estatística • CESGRANRIO • Petrobras • Analista de Pesquisa Operacional Júnior
A Análise de Séries Temporais consiste no estudo de sequências numéricas, que são realizações de Processos Estocásticos. Um processo estocástico é considerado
- a) ergótico quando todas as séries temporais dele derivadas têm as mesmas estatísticas.
- b) ergótico quando suas propriedades estatísticas são invariantes no tempo.
- c) estacionário quando a série temporal dele resultante é constante.
- d) estacionário quando suas propriedades estatísticas são invariantes no tempo.
- e) estacionário quando as séries temporais dele derivadas são ergóticas.
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Q114616 • Probabilidade e Estatística • Inferência Estatística • CESGRANRIO • Petrobras • Analista de Pesquisa Operacional Júnior
O tempo entre as ocorrências de emergências e o tempo consumido para resolvê-las pelo especialista são usualmente modelados por Distribuições Exponenciais. Se, em média, o tempo entre ocorrências é de 6h e, em média, o tempo necessário para o especialista solucioná-las é de 3h, então
- a) a distribuição que modela o tempo entre ocorrências é f(T) = 6e^-6T, com T > 0.
- b) a probabilidade de o especialista demorar mais que 3h em um atendimento é e^-1.
- c) a probabilidade de o intervalo entre duas ocorrências ser superior a 2h é dada por e^-2.
- d) a probabilidade de o intervalo entre duas ocorrências ser inferior a 2h é dada por e^-2
- e) a probabilidade de o intervalo entre duas ocorrências ser superior a 2h é dada por 2e^-2.
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Q114661 • Probabilidade e Estatística • Inferência Estatística • CESGRANRIO • Petrobras • Analista de Pesquisa Operacional Júnior
Existem algoritmos de busca local estocástica em que a função passo está implementada em dois estágios. No primeiro estágio, uma solução vizinha s? da solução candidata corrente s é selecionada uniformemente e depois é aceita, ou não, de acordo com a função de probabilidade: p(T,s,s?) = 1, se f(s?) ? f(s); ou p(T,s,s?) = exp( (f(s)-f(s?))/T ), caso contrário, onde T é um parâmetro denominado temperatura e f é a função avaliação. Quanto ao emprego desse critério, conhecido como condição de Metropolis, tem-se que
- a) quando T diminui, a aceitação fica mais rigorosa, ou seja, uma solução s’ com função avaliação pior que s tem pouca chance de ser aceita como nova solução candidata.
- b) à medida que T aumenta, menos chance tem uma solução pior que a solução candidata corrente em ser aceita como nova solução candidata.
- c) existe a possibilidade de uma solução selecionada s’ que melhora a função avaliação ser rejeitada.
- d) o algoritmo Simulated Annealing usa o critério de Metropolis que é parametrizado por um valor fixo de T.
- e) são exemplos de algoritmos de busca local estocástica que utilizam esse critério Simulated Annealing, Melhoria Iterativa Probabilística e Busca Tabu.
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Q114756 • Probabilidade e Estatística • Inferência Estatística • CESGRANRIO • Petrobras • Analista de Pesquisa Operacional Júnior
As técnicas de simulação são muito importantes em uma grande variedade de projetos quando estes apresentam cálculos muito complexos ou experimentos reais muito dispendiosos. Na base da simulação, tem-se a necessidade de geração de números pseudoaleatórios, quando as duas principais preocupações são: (1) um possível número deve ter a mesma probabilidade de ocorrer que qualquer outro dentre os demais possíveis números e (2) deve existir independência entre as ocorrências, isto é, a probabilidade de ocorrência de um número não deve ser afetada pelas eventuais ocorrências dos demais possíveis números. Os métodos de geração mais adotados na prática são: congruência mista (mixed congruential method), congruência multiplicativa (multiplicative congruential method) e congruência aditiva (additive congruential method). Considere os números inteiros K, L, M e N, tais que: 0 < K < M; 0 < L < M e N = 1, 2, 3... Para serem gerados números pseudoaleatórios entre 0 e M-1, iniciase com uma semente X₀ aleatoriamente escolhida e adota- se a relação de recorrência X_N+1 = f(X_N, X_N-1, K, L)(módulo M), isto é, X_N+1 é o resto da divisão de f(X_N, X_N-1, K, L) por M. Nessas condições, quando
- a) f(X_N, X_N-1, K, L) = K.X_N + L, tem-se a congruência mista.
- b) f(X_N, X_N-1, K, L) = K.X_N / L, tem-se a congruência mista.
- c) f(X_N, X_N-1, K, L) = K.(X_N + L), tem-se a congruência multiplicativa.
- d) f(X_N, X_N-1, K, L) = K.X_N + L.X_N-1, tem-se a congruência mista.
- e) f(X_N, X_N-1, K, L) = K.X_N.X_N-1, + L, tem-se a congruência multiplicativa.
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Q114544 • Probabilidade e Estatística • Inferência Estatística • CESGRANRIO • Petrobras • Analista de Pesquisa Operacional Júnior
As ocorrências diárias de situações de emergência em uma instalação industrial são aleatórias e usualmente consideradas independentes umas das outras. Dessa forma, o modelo mais adequado para a simulação dos instantes de ocorrências é a Distribuição de Poisson e, consequentemente, os intervalos entre as ocorrências obedecem à Distribuição Exponencial. Na prática, observa-se que o tempo dedicado por um engenheiro à solução de cada emergência é bem modelado também pela Distribuição Exponencial. Esses são alguns dos motivos para que, em simulação desses processos de atendimento, o tempo (T) entre ocorrências e o tempo (T) de tratamento das mesmas sejam modelados por Distribuições Exponenciais que, entre outros aspectos, têm a propriedade denominada "ausência de memória" que (para quaisquer t > 0 e a > 0) é traduzida por:
- a) P(T > t + a | T > = P(T > t)
- b) Valor esperado de T = variância de T (µ = ?²)
- c) [Valor esperado de T]² = variância de T (µ = ?²)
- d) P(0 < T < > P(t < T < t +
- e) P(0 < T < = P(t < T < t +
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Q685671 • Probabilidade e Estatística • Inferência Estatística • Marinha • Quadro Técnico • Primeiro Tenente Estatística • 2019
A proporção de nascidos que sobrevivem até 60 anos, numa zona rural do Rio de Janeiro, é de 0,5. Em 1000 nascimentos amostrados aleatoriamente, constataram-se 480 sobreviventes até 60 anos. Com nível de significância de 5%, é possível concluir que:
- a)
  rejeita-se H0 e Zcal= -1,26.
- b)
  rejeita-se H1 e Zca|= 1,26.
- c)
  não se rejeita H0 e Zcal = -1,26.
- d)
  rejeita-se H0 e Zcal = 1,62.
- e) não se rejeita H1 e Zcal= 1,26.
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Q114132 • Probabilidade e Estatística • Inferência Estatística • CESGRANRIO • Petrobras • Analista de Pesquisa Operacional Júnior
Uma medida do grau de desigualdade de uma distribuição de renda é o(a)
- a) coeficiente de correlação linear de Pearson.
- b) Índice de Gini.
- c) quartil.
- d) percentil.
- e) média harmônica.
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Q115317 • Matemática • Inferência estatística • CESGRANRIO • Petrobras • Analista de Pesquisa Operacional Júnior
Considere uma cadeia de Markov com espaço de estados S = {1, 2, 3} e matriz de transição

A probabilidade condicional de uma transição para o estado 1, dado que o estado inicial era o estado transiente 2, é
- a) ⁷?₅₀
- b) ²?₁₀
- c) ²?₃
- d) ⁴?₅
- e) ⁹?₁₀

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