Considerando uma população finita em que a média da variável de interesse seja desconhecida, julgue os itens a seguir. Considere uma amostragem com três estratos, cujos pesos populacionais sejam 0,2, 0,3 e 0,5. Considere, ainda, que os tamanhos das amostras em cada estrato correspondam, respectivamente, a n1 = 20, n2 = 30 e n3 = 50, e que as médias amostrais sejam 12 kg, 6 kg e 8 kg, respectivamente. Nessa situação, a estimativa pontual da média populacional, com base nessa amostra, é igual a 8,2 kg.
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Dois dados não viciados (com 6 faces em cada dado enumeradas de 1 a 6) são lançados ao mesmo tempo. A probabilidade da soma dos seus resultados ser igual ou maior a 9 é de:
Sabe-se que um soro da verdade, quando ministrado a um suspeito, é 90% eficaz quando a pessoa é culpada e 95% eficaz quando a pessoa é inocente. Se o suspeito foi retirado de um grupo em que 90% jamais cometeram qualquer crime, então a probabilidade do soro indicar que o indivíduo é culpado é aproximadamente de
MC•
Um auditor, em atendimento a reclamações de usuários, decidiu verificar se as velocidades da Internet disponibilizadas estavam de acordo com as respectivas velocidades contratadas. Para isso, ele coletou uma amostra de 500 usuários. Com referência a essa situação, julgue os itens de 87 a 94.
Um teste de comparações múltiplas será o indicado para a amostra coletada devido a finalidade do trabalho de auditoria.
IBGE•
Considere uma amostragem aleatória simples, sem reposição, de uma população de tamanho muito grande. Qual o tamanho aproximado de amostra que permite estimar a média de uma variável y, cujo desvio padrão populacional é igual a 5, com margem de erro 0,1, a um nível de confiança 95%?
Duas variáveis aleatórias X e Y são independentes e identicamente distribuídas com distribuição normal padrão (ou seja, com média 0 e variância 1). A probabilidade de que X seja menor do que 0 ou que Y seja menor do que 0 é igual a:
Considere o modelo de regressão linear múltipla. São indícios de multicolinearidade, EXCETO:
A mediana da lista de valores (1; 3; 1; 7; 4; 2) é igual a:
FCC•
A função geradora de momentos de uma variável aleatória X que tem distribuição Gama com parâmetros ? e ? estritamente positivos é igual a Mx(t) = (1 - ?t)-?. Dado que ? = 8 e o momento de ordem 2, não centrado, de X é igual a 162, obtém-se que a média de X é igual a
Uma instituição desenvolveu um índice de qualidade da frota para avaliar as condições dos veículos de transporte de carga cadastrados pela operadora dos serviços. Esse índice será obtido a partir das inspeções feitas nos veículos por meio de levantamentos amostrais. Dada a impossibilidade de se fazer uma amostragem aleatória simples de veículos, decide-se inspecionar os veículos que chegam em 5 terminais de cargas dos 20 terminais existentes. Estes 5 terminais serão selecionados ao acaso. Como não será possível a inspeção de todos os veículos que transitarem pelo terminal, foi estabelecido que apenas uma inspeção ocorrerá a cada 5 veículos que chegarem. Com base nessas informações, julgue os itens seguintes.
O critério utilizado para a seleção do veículo a ser vistoriado nos terminais caracteriza uma amostragem sistemática.
Uma pesquisa de opinião eleitoral foi conduzida através de amostragem casual, indicando que certo candidato a cargo majoritário é indicado como o preferido por uma proporção de 30% dos eleitores, com uma margem de erro de 2,5%, para uma confiança de 95%.
Isso significa que:
Uma amostra aleatória simples de tamanho 100 será obtida de uma população normalmente distribuída com média ? desconhecida e variância 25. Para testar H0: ? ? 100 versus H1: ? < 100, o teste uniformemente mais poderoso de tamanho 0,05 rejeitará H0 se o valor da média amostral for:
Uma empresa publicou um relatório acerca das previsões para sua receita operacional nos próximos meses. Essas previsões foram obtidas com base em um modelo estacionário de séries temporais na forma Xt = 2 + 0,5Xt-1 + at, em que Xt representa a receita operacional no mês t e at é um ruído branco (no instante t) que possui média nula e variância igual a 3.
A partir dessas informações, julgue o item abaixo.
O modelo apresentado é um processo autorregressivo de primeira ordem, AR(1), em que a média e o desvio padrão de Xt são, respectivamente, iguais a 4 e 2.NAS QUESTÕES NUMERADAS DE 16 A 40, ASSINALE A ÚNICA ALTERNATIVA QUE RESPONDE CORRETAMENTE AO ENUNCIADO.
Índice calculado mensalmente pela Fundação Getúlio Vargas, com a finalidade de medir o comportamento dos preços em geral da economia brasileira, constituindo-se na média aritmética ponderada de alguns dos principais índices brasileiros:
A esperança de uma variável aleatória X é igual a 2, ou seja: E(x) = 2. Sabendo-se que a média dos quadrados de X é igual a 9, então os valores da variância e do coeficiente de variação de X são, respectivamente, iguais a
O tempo em minutos, X, para a digitação de um texto, é considerado uma variável aleatória contínua com função densidade de probabilidade dada por:
O valor esperado de X é
Dois dados comuns, “honestos”, são lançados simultaneamente. A probabilidade do evento “a soma dos valores dos dados é ímpar e menor que 10” é igual a
Suponha que a probabilidade de um evento C seja 0,4 e que a probabilidade condicional do evento D dado que C ocorreu seja 0,2. Assinale a opção que dá o valor da probabilidade de ocorrência de D e C.
Considere as seguintes afirmações:
I. as distribuições de Bernoulli e Binomial apresentam as mesmas características e, portanto, os mesmos parâmetros;
II. repetições independentes de um ensaio de Bernoulli, com a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão origem ao modelo Binomial;
III. o Teorema do Limite Central garante que, para n suficientemente grande, a distribuição de Bernoulli pode ser aproximada pela distribuição de Poisson.
Pode-se afirmar que
I. as distribuições de Bernoulli e Binomial apresentam as mesmas características e, portanto, os mesmos parâmetros;
II. repetições independentes de um ensaio de Bernoulli, com a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão origem ao modelo Binomial;
III. o Teorema do Limite Central garante que, para n suficientemente grande, a distribuição de Bernoulli pode ser aproximada pela distribuição de Poisson.
Pode-se afirmar que
FGV•
Se no ajuste de uma reta de regressão linear simples de uma variável Y em uma variável X o coeficiente de determinação observado foi igual a 0,64, então o módulo do coeficiente de correlação amostral entre X e Y é igual a:
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