Seja a amostra aleatória de tamanho pequeno ...

Seja a amostra aleatória de tamanho pequeno [X1, X2, ... , X10]de uma variável aleatória X com distribuição de probabilidade normal...

Q960260 • Estatística • Amostragem aleatória simples • AOCP • TRF 2a REGIÃO • Estatística • 2024

Seja a amostra aleatória de tamanho pequeno [X₁, X₂, ... , X₁₀]de uma variável aleatória X com distribuição de probabilidade normal com médiaμ evariância σ²,então, as estatísticasx̄–μ/σ/√10,x̄–μ/s/√10,x̄–μ/σ ex̄–μ/stêm quais distribuições, respectivamente?

a) Normal Padrão N(0, 1), “t” de Student com 9 graus de liberdade, Normal Padrão N(0, 1), “t” de Student com 9 graus de liberdade.
b) As quatro (04) estatísticas têm distribuições iguais a Normal Padrão N(0, 1).
c) As quatro (04) estatísticas têm distribuições iguais a “t” de Student com 10 graus de liberdade.
d) Qui-quadrado com 10 graus de liberdade, Qui-quadrado com 9 graus de liberdade, Normal Padrão N(0, 1) e Normal Padrão N(0, 1).
e) Normal Padrão N(0, 1), “t” de Student com 10 graus de liberdade, Normal Padrão N(0, 1), “t” de Student com 8 graus de liberdade.

Questões sobre Amostragem aleatória simples

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Q875673 • Probabilidade e Estatística • Amostragem aleatória simples • Avança SP • Câmara Municipal de Itatiba SP • Auxiliar em Recursos Humanos • 2024
Dentro da Estatística Descritiva, os métodos de amostragem probabilísticos (aleatórios) são mais complexos, morosos e dispendiosos que os métodos empíricos, uma vez que exigem conhecimento prévio da população em estudo. Alguns exemplos de métodos probabilísticos (aleatórios) foram elencados a seguir, exceto:
- a) Amostragem por quotas
- b) Amostragem aleatória simples
- c) Amostragem sistemática
- d) Amostragem por conglomerados
- e) Amostragem estratificada
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Q960258 • Estatística • Amostragem aleatória simples • AOCP • TRF 2a REGIÃO • Estatística • 2024
Em uma amostra aleatória com n = 25, observações da variável aleatória X que representam umacaracterística quantitativa foram obtidas por um estatístico que precisa estimar a médiaμe o desvio-padrãoσda população (distribuição) de onde a amostra foi tomada por intervalo de nível 95% deconfiança. A análise dos dados forneceu os seguintes resultados: média amostralx̄= 21,980 e desvio-padrão amostral s = 2,11877. O teste de Shapiro-Wilk, para verificar a Normalidade dos dados, resultou em W = 0,972867 e valor-p p = 0,721053; o escore t_24,0,975= 2,0639 e os escores X²_24;0,975= 39,3641 e X²_24;0,025= 12,4012.
Então, é correto afirmar que os intervalos de confiança para a médiaμe o desvio-padrão σsão, respectivamente,
- a) [20,5055; 21,9547] e [1,3594; 2,8521]
- b) [20,5531; 21,7532] e [1,2321; 2,7441]
- c) [21,1054; 22,8546] e [1,4547; 2,2381]
- d) [22,7422; 23,1046] e [1,7342; 2,8542]
- e) [21,1054; 22,8546] e [1,6544; 2,9475]
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Q958243 • Estatística • Amostragem aleatória simples • CESPE CEBRASPE • Polícia Federal • Delegado de Polícia Federal • 2018
Luigi, nacional da Itália, passou a residir no Brasil em julho de 2019, logo após o trânsito em julgado de condenação criminal proferida por um tribunal da cidade de Roma. De acordo com a legislação, o Brasil não tem competência para julgar o crime cometido por Luigi, mas a conduta motivadora do decreto condenatório na Itália é considerada crime no Brasil, com previsão de pena de dois anos e seis meses de prisão. Antes da formalização do pedido de extradição, os responsáveis pelo caso no Estado italiano tinham feito às autoridades brasileiras a requisição para a efetivação da prisão cautelar do extraditando, com o objetivo de assegurar a executoriedade da medida, o que foi deferido e cumprido pelo Brasil em outubro de 2019.

Considerando essa situação hipotética, as previsões da Lei n.º 13.445/2017 e a jurisprudência do STF, julgue o item subsequente.
O STF poderá, após a análise do caso, determinar que o extraditando responda ao processo de extradição em liberdade, além de impor medidas cautelares diversas da prisão, como a retenção do documento de viagem, até o julgamento definitivo da ação.
- a) Certo
- b) Errado
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Q960708 • Estatística • Amostragem aleatória simples • CONSULPLAN • TRF 2a REGIÃO • Estatística
Para que as estatísticas calculadas com base nos dados amostrados possam ser extrapoladas para a população, é muito importante desenvolver um bom plano amostral e coletar os dados da maneira correta. Por isso, é fundamental conhecer as diferentes técnicas de amostragem e suas propriedades. Considerando as propriedades da amostragem estratificada, assinale a afirmativa INCORRETA.
- a) Para selecionar elementos dentro de cada estrato pode-se utilizar a amostragem aleatória simples.
- b) A alocação ótima de Neyman considera o tamanho dos estratos, as suas heterogeneidades e o custo amostral.
- c) Considerando um mesmo tamanho de amostra, a amostragem aleatória simples sempre produzirá resultados com a mesma precisão que a amostragem estratificada.
- d) A amostragem estratificada divide a população em grupos internamente homogêneos. Desta forma, os grupos terão uma variância menor e o erro amostral global será menor.
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Q972953 • Estatística • Amostragem aleatória simples • FGV • TJDFT • Estatística • 2022
Um Tribunal de Justiça deseja obter uma amostra de tamanho 3.000 de uma população de 60.000 ações. Esse Tribunal possui um cadastro em que cada ação está associada, sequencialmente, a um número (começando com o número 1 e terminando com o número 60.000).
De posse do referido cadastro e considerando o tamanho da amostra solicitada, o pesquisador utilizou o seguinte procedimento para a seleção da amostra:
1. Determinou o intervalo de seleção da amostra dividindo o total da população pelo tamanho da amostra: 60.000/3.000=20;
2. Elegeu aleatoriamente um número inteiro, entre [1, 20]. Essa foi a primeira ação selecionada;
3. A próxima ação selecionada foi definida pela soma do intervalo de seleção ao número selecionado na etapa 2.
E, assim, sucessivamente, foram determinados os próximos elementos, acrescentando-se ao selecionado anteriormente o intervalo de seleção da amostra.
O número escolhido na etapa de número 2 foi 17; logo, a primeira ação selecionada foi a de número 17; a seguinte, a de número 37, seguida da de número 57, e assim sucessivamente.
O milésimo elemento selecionado nessa amostra foi a ação de número:
- a) 19.937;
- b) 19.957;
- c) 19.977;
- d) 19.997;
- e) 20.017.
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Q975165 • Estatística • Amostragem aleatória simples • FGV • TJBA • Estatística
Existem diversas técnicas e desenhos amostrais que podem ser aplicados às pesquisas de campo. A respeito das práticas mais difundidas evidencia-se o seguinte:
- a) em amostras por conglomerados a população é particionada segundo grupos homogêneos de indivíduos, que são definidos por uma variável que guarde relação direta com o objetivo do levantamento;
- b) as pesquisas de cunho qualitativo são realizadas, em geral regra, através de métodos amostrais não causais, como são os casos da amostra sistemática e seleção em bola de neve;
- c) em amostras por estratos procura-se identificar grupos de indivíduos que sejam heterogêneos e que possam, por si só, representar a população como um todo. O levantamento das informações concentra-se, então, nesses grupos;
- d) os métodos probabilísticos se sobrepõem aos não métodos não probabilísticos, dentre outro motivos, por comportarem métodos de expansão, capazes de generalizar os resultados obtidos para a amostra;
- e) no método de Amostragem Aleatória Simples a seleção é realizada através do sorteio inicial de um dos indivíduos da população, adotando-se, em seguida, uma regra, a partir deste, para a seleção dos demais elementos da amostra.
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Q993465 • Estatística • Amostragem aleatória simples • AOCP • IBGE • Métodos Quantitativos • 2019
Considere o seguinte espaço amostral S={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}. Sendo os eventos de S: A={1, 2, 3, 5, 7} e B={2, 5, 7}, assinale a alternativa correta.
- a) B ? A e P(B)> P(A)
- b) B ? A e P(B)> P(A)
- c) B ? A e P(B)< P(A)
- d) B ? A e P(B)= P(A)
- e) B ? A e P(B)= P(A)
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Q975160 • Estatística • Amostragem aleatória simples • FGV • TJBA • Estatística
Seja X₁,X₂.....,X_n uma amostra aleatória simples (AAS) a partir de uma população, com distribuição conhecida, sendo uniforme no intervalo [0,1], o objetivo de estimar o máximo. Então é verdade que:
- a) fMax{Xi}^(x)= xⁿ,para x ? [ 0,1]
- b) E(Max { Xi } ) = n/n+1
- c) fMax { Xi}^(x)= ( 1 - x)ⁿ , para x ? [ 0,1]
- d) fMax { Xi}^(x)= x^n-1 . ( 1 - x ) , para x ? [ 0,1]
- e) Var ( Max { Xi} ) = n/n+2

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