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Cargo: Analista - Estatística x
#85837
Concurso
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Analista - Estatística
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(1,0)

Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Suponha que se deseje testar H0 : ? = ? versus H1: ? ? ?0 em que ? é um parâmetro populacional desconhecido e ?0 em que representa o intervalo de (1 – ?) × 100% de confiança para ? Nessa situação, se o nível de significância do teste for igual a ? × 100%, a hipótese nula do teste em questão não será rejeitada

#85836
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(1,0)

Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Considere uma amostra aleatória simples com reposição, em que o erro máximo de estimação da média populacional µ seja de 10 unidades, a variância populacional da variável de interesse seja 150, e o percentil z = 2 da distribuição normal padrão relacione-se ao nível de confiança de 95% para µ. Nesse caso, para que o erro máximo seja de 10 unidades com 95% de confiança, o tamanho mínimo da amostra deverá ser superior a 10 observações

#85835
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Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Para comparar duas médias amostrais que sigam distribuição normal, se as variâncias populacionais forem desconhecidas, é usual a aplicação do chamado teste t-Student. A distribuição amostral desse teste é parametrizada pelo número de graus de liberdade da estatística do teste. Esse número depende do fato de as variâncias populacionais entre as duas populações comparadas serem iguais ou diferentes

#85834
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Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
O intervalo de confiança para a proporção p, com base em uma amostra aleatória simples retirada da distribuição de Bernoulli, pode ser construído usando-se a aproximação da binomial pela normal. Como a média e a variância dependem desse parâmetro desconhecido p, esse intervalo poderá ser construído pelo método conservativo (usando-se o máximo valor permitido para a variância populacional) ou pelo não conservativo (usando-se a estimativa de máxima verossimilhança para a variância populacional). No caso conservativo, a amplitude do intervalo de confiança será menor que a amplitude do intervalo não conservativo somente se o verdadeiro valor do parâmetro for inferior a 1/4 ou superior a 3/4

#85833
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Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Se Q(X;? for uma quantidade pivotal para ? então então E(Q(X; ?)) = ?

#85832
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Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Se Q(X; ?) for uma quantidade pivotal para ?, então o intervalo de confiança para ? poderá ser definido por  = 1 - ? somente se a distribuição de X for simétrica em torno de zero

#85831
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Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Considere que {Xi}i=1....n seja uma amostra aleatória simples retirada da distribuição gama cuja função de densidade é expressa por f(x, em que ?> 0 e ? > 0 são parâmetros desconhecidos e x ³ 0. Considere, também, que  e  representem a média aritmética e a variância amostral. Nesse caso, os estimadores de ? e ?, tanto pelo método dos momentos como pelo método da máxima verossimilhança, serão & 

#85830
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Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Considere que X seja uma variável aleatória uniforme discreta e que P(X = k) = (? + 1) –1 , para k = 0, 1, 2, ..., ø. Nesse caso, se as variáveis aleatórias X1, X2,....Xn forem independentes e se cada uma delas for uma cópia idêntica da variável X, então a estatística  será suficiente para a estimação do parâmetro ?

#85829
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Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Com relação a uma amostra aleatória simples X1,X2,...Xn retirada de uma distribuição exponencial com média ?–1, a estatística T(x) = ?Xserá suficiente para a estimação de ?–1

#85828
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Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Suponha que o tempo (em dias) que um fato permanece como notícia nos telejornais seja uma variável aleatória X que siga uma distribuição exponencial com média ?-1 em que ? seja um parâmetro desconhecido e  represente a média amostral.

Nessa situação, ? = 1/2 será o estimador de máxima verossimilhança para ?, e a estimativa de máxima verossimilhança para a probabilidade de um fato ser noticiado por mais que 3 dias será igual a 
exp[ -3/x]

#85827
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Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.

Suponha que o estimador para um parâmetro de certa distribuição X seja  em que X1, X2, ..., Xn seja uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição X. Nesse caso, o estimador de Bayes com relação à perda quadrática será uma função de

#85826
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Julgue o item subsequente, relativo à família exponencial de
distribuições.
A distribuição de Poisson cuja função de probabilidade é expressa pela função p(x) =  pertence à família exponencial

#85825
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Julgue o item subsequente, relativo à família exponencial de
distribuições.
A distribuição binomial cuja função de probabilidade é expressa pela função p(x)  px(1-pn-x pertence à família exponencial

#85824
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Julgue o item subsequente, relativo à família exponencial de
distribuições.
A distribuição normal cuja densidade de probabilidade é expressa pela função f (x) = pertence à família exponencial

#85823
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Julgue o item subsequente, relativo à família exponencial de
distribuições.
Se x1,x2,....xn for uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição geométrica de parâmetro p, então ?x1 será uma estatística suficiente para p