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Nada por aqui
A respeito de estimadores, julgue os itens a seguir.
Qualquer estimador obtido pelo método dos momentos é uma função de estatística suficiente.
Determinado servidor público federal cometeu uma infração administrativa. De acordo com a Lei nº 8.112/90, ele poderá sofrer a pena de demissão, EXCETO no caso de
A média de uma variável aleatória contínua X, em que se desconhece sua distribuição, é igual a 10,4. Pelo teorema de Tchebichev obteve-se um intervalo igual a (7,4 ; 13,4) em que a probabilidade mínima de X pertencer a este intervalo é igual a 84%. O valor da variância (? 2) da variável X é tal que
Após o lançamento de um novo modelo de automóvel observou-se que 20% deles apresentavam defeitos na suspensão, 15% no sistema elétrico e 5% na suspensão e no sistema elétrico. Selecionaram-se aleatoriamente e com reposição 3 automóveis do modelo novo. A probabilidade de pelo menos dois apresentarem algum tipo de defeito é
Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn de uma distribuição normal com média µ e desvio-padrão ?. Considere também a amplitude R = X(n) X(1), em que X(1) e X(n) representam, respectivamente, o mínimo e o máximo da seqüência {X1, X2, ..., Xn}. Com base nessas informações, julgue os itens subseqüentes.
A variância de R é igual a ?2.
Os procedimentos estatísticos paramétricos incluem
os testes com base em permutação.
Um tribunal tem à sua disposição três oficiais de justiça: Paulo, Ana e Carmem. Em determinado dia, o tribunal distribuiu aleatoriamente a esses oficiais de justiça 10 mandados de intimação, para serem entregues aos seus respectivos destinatários. Paulo recebeu 3 mandados, Ana, 4, e Carmem, 3. A probabilidade de que uma intimação seja efetuada com sucesso que corresponde a um mandado cumprido por um oficial é comum aos três oficiais e é igual a 0,8. Com base nessas informações, considerando que há independência entre os oficiais, julgue os itens a seguir.
A probabilidade de que os três oficiais sejam bem-sucedidos no cumprimento de todos os mandados recebidos é superior a 0,8.
Suponha que a quantidade consumida (Y) de determinado produto por uma família depende do preço do produto (X2) e da renda da família (X3). Consultando, aleatoriamente, 10 famílias e considerando Yi como sendo o número de unidades consumidas do produto pela família i (i = 1,2, 3, ... ,10), X2 como sendo o preço unitário (em reais) pago pela família i e X3i como sendo a renda anual (em 1.000 reais) da família i, adotou-se o seguinte modelo linear Yi = ?1 + ?2X2i + ?3X3i + ?i para prever Y, em que ?i é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear múltipla. Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se as estimativas dos parâmetros desconhecidos ?1 , ?2 e ?3 , com base nas informações apresentadas pelas 10 famílias. Pelo quadro de análise de variância verifica-se que a variação residual corresponde a 17,5% da variação total. Então, o valor da estatística F (F calculado) utilizado para verificar a existência da regressão, a um determinado nível de significância, é igual a
Sabe-se que as variáveis aleatórias X e Y são independentes e que ambas são normalmente distribuídas da seguinte forma: X: N(80,100) e Y: N(50, 96). Fazendo uso da informação que P(0 < ? < 1,48) = 0,43, onde ? é a normal padrão, o valor de K para que P ([X ? Y]) >K) = 0,93 é
Com relação aos planos amostrais, julgue o próximo item.
A diferença principal entre amostragem estratificada e amostragem por conglomerados é que, no caso da estratificada, a população é dividida artificialmente em estratos, e, no caso da amostragem por conglomerados, a população já é naturalmente dividida em subpopulações.
Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn de uma distribuição normal com média µ e desvio-padrão ?. Considere também a amplitude R = X(n) X(1), em que X(1) e X(n) representam, respectivamente, o mínimo e o máximo da seqüência {X1, X2, ..., Xn}. Com base nessas informações, julgue os itens subseqüentes.
A distribuição assintótica da mediana amostral é normal com média igual a µ
Considere:
I. Na análise de agrupamentos, os objetos resultantes de agrupamentos devem exibir elevada homogeneidade interna (dentro dos agrupamentos) e reduzida homogeneidade externa (entre agrupamentos).
II. A análise de correspondência não pode ser usada com variáveis do tipo nominal.
III. Na análise discriminante a variável dependente deve ser não métrica, representando grupo de objetos que devem diferir nas variáveis independentes.
Está correto o que se afirma APENAS em
Seja V o vetor [-8, 10]. O módulo de V é
Um tribunal tem à sua disposição três oficiais de justiça: Paulo, Ana e Carmem. Em determinado dia, o tribunal distribuiu aleatoriamente a esses oficiais de justiça 10 mandados de intimação, para serem entregues aos seus respectivos destinatários. Paulo recebeu 3 mandados, Ana, 4, e Carmem, 3. A probabilidade de que uma intimação seja efetuada com sucesso que corresponde a um mandado cumprido por um oficial é comum aos três oficiais e é igual a 0,8. Com base nessas informações, considerando que há independência entre os oficiais, julgue os itens a seguir.
O desvio-padrão do número de mandados cumpridos com sucesso por Paulo e Ana é inferior a 1 mandado.
Suzana, servidora pública, permitiu a permuta de bem pú-
blico por preço superior ao de mercado, razão pela qual foi
condenada por improbidade administrativa. Uma das san-
ções aplicáveis ao agente ímprobo é a suspensão dos
seus direitos políticos que, no caso de Suzana, será de
Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn de uma distribuição normal com média µ e desvio-padrão ?. Considere também a amplitude R = X(n) X(1), em que X(1) e X(n) representam, respectivamente, o mínimo e o máximo da seqüência {X1, X2, ..., Xn}. Com base nessas informações, julgue os itens subseqüentes.
A função de distribuição acumulada da estatística de ordem X(n> é igual a P(XX(n> ? x) = [?(x)]", em que ?(x) é a função de distribuição acumulada de uma distribuição normal com média µ e desvio-padrão ?.
Considere as afirmações abaixo, relativas às técnicas de Análise Multivariada:
I. Na análise de correlação canônica, a ideia básica é resumir a informação de cada conjunto de variáveis resposta em combinações lineares, sendo que a escolha dos coeficientes dessas combinações deve ter como critério a minimização da correlação entre os conjuntos de variáveis resposta.
II. A análise de correspondência é adequada quando se quer examinar a relação entre variáveis categóricas nominais ou entre categorias dessas variáveis.
III. A análise de regressão múltipla é exemplo de uma técnica de interdependência.
É correto o que consta APENAS em