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#65994
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(1,0)

Julgue o item abaixo, sobre a relação entre intervalo de confiança e teste de hipóteses.

Considere que o intervalo de confiança [3, 8] seja usado para testar as hipóteses H0: ? = ?0 versus H1: ? > ?0 Nesse cenário, a hipótese nula será rejeitada somente se ?0> 8.

#65993
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(1,0)

No que se refere a testes de hipóteses, julgue os itens subsecutivos. 

O poder de um teste de hipóteses tende a diminuir à medida que o nível de significância decresce.

#65992
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No que se refere a testes de hipóteses, julgue os itens subsecutivos. 

O teste de razão de verossimilhanças generalizadas (TRVG) é uma alternativa ao teste qui-quadrado de Pearson para a avaliação da independência em tabelas de contingência. Sabendo-se que o TRVG considera uma distribuição multinomial, é correto afirmar que a distribuição assintótica da sua estatística do teste possui número de graus de liberdade diferente do número de graus de liberdade da distribuição do teste de Pearson.

#65991
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(1,0)

No que se refere a testes de hipóteses, julgue os itens subsecutivos.

O tamanho amostral influencia o poder do teste e o nível de significância.

#65990
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(1,0)

Acerca de intervalos de confiança e de credibilidade, julgue os itens subsequentes.

Em geral, os intervalos de confiança são obtidos com base em uma quantidade pivotal apropriada que segue uma distribuição normal padrão.

#65989
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Acerca de intervalos de confiança e de credibilidade, julgue os itens subsequentes. 

Não se pode definir um intervalo J = [a ,b] de credibilidade HPD (highest probability density) para o parâmetro aleatório ?, tal que P(? ? a) ? P(? ? b).

#65988
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Acerca de intervalos de confiança e de credibilidade, julgue os itens subsequentes. 

Considere duas amostras provenientes da mesma população, para as quais os intervalos de confiança para um parâmetro ? sejam, respectivamente, J1 = [a, b] e J2 = [c, d]. No teste de hipóteses H0: ? = 1 versus H1: ? ? 1, caso a hipótese nula seja rejeitada na primeira amostra, mas não na segunda, é correto afirmar que a ? ? ? c.

#65987
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(1,0)

Julgue os itens que se seguem a respeito de propriedades de estimadores.

Um estimador somente será consistente se também for não viciado.

#65986
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Considere que uma a1mostra aleatória simples com reposição, representada por X1, X2,..., Xn, tenha sido retirada de uma grande população de estudantes para a avaliação da opinião sobre a qualidade dos serviços de transporte coletivo, em que 

Xk = 1, se o estudante k se mostrou satisfeito com os serviços; 
0 se o estudante k se mostrou insatisfeito com os serviços 

Com respeito ao total de satisfeitos na amostra, Yn= X1 + X2 + ... + Xn, julgue os próximos itens. 

A estatística Yn segue uma distribuição binomial com parâmetros p, em que p representa a fração populacional de estudantes satisfeitos com os serviços de transporte.

#65985
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Considere que uma a1mostra aleatória simples com reposição, representada por X1, X2,..., Xn, tenha sido retirada de uma grande população de estudantes para a avaliação da opinião sobre a qualidade dos serviços de transporte coletivo, em que 

Xk = 1, se o estudante k se mostrou satisfeito com os serviços; 
0 se o estudante k se mostrou insatisfeito com os serviços 

Com respeito ao total de satisfeitos na amostra, Yn= X1 + X2 + ... + Xn, julgue os próximos itens.

Segundo o teorema limite central ,
lim n ? ? Yn = p
n

#65984
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Considere que uma a1mostra aleatória simples com reposição, representada por X1, X2,..., Xn, tenha sido retirada de uma grande população de estudantes para a avaliação da opinião sobre a qualidade dos serviços de transporte coletivo, em que

Xk = 1, se o estudante k se mostrou satisfeito com os serviços;
0 se o estudante k se mostrou insatisfeito com os serviços

Com respeito ao total de satisfeitos na amostra, Yn= X1 + X2 + ... + Xn, julgue os próximos itens.

À medida que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da contagem Yn se aproxima de uma distribuição normal padrão

#65983
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A lei dos grandes números é um importante resultado teórico que permite o estudo das propriedades de estimadores estatísticos, como, por exemplo, a média amostral . Considerando que µ representa a média populacional e que o desvio padrão populacional ?2 seja finito, julgue os itens subsequentes a respeito desse assunto.

Segundo a lei forte dos grandes números, à medida que o tamanho da amostra aumenta, a estatística converge em X probabilidade para a média ?.

#65982
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A lei dos grandes números é um importante resultado teórico que permite o estudo das propriedades de estimadores estatísticos, como, por exemplo, a média amostral . Considerando que µ representa a média populacional e que o desvio padrão populacional ?2 seja finito, julgue os itens subsequentes a respeito desse assunto.

Considere que um estimador T converge em média quadrática para um parâmetro ? à medida que o tamanho da amostra aumenta. Nessas condições, é correto afirmar que a lei fraca dos grandes números se aplica para esse estimador.

#65981
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A lei dos grandes números é um importante resultado teórico que permite o estudo das propriedades de estimadores estatísticos, como, por exemplo, a média amostral . Considerando que µ representa a média populacional e que o desvio padrão populacional ?2 seja finito, julgue os itens subsequentes a respeito desse assunto.

Se n é o tamanho da amostra, então na versão fraca da lei dos
grandes números, P(| X - ? | > ?) < 1/n(?/?)2 para todo ? > 0.

#65980
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Considerando que, em um circuito elétrico, a corrente I siga uma distribuição uniforme no intervalo (0,1) e que a potência W desse circuito seja expressa por W = I 2, julgue os itens a seguir relativos às transformações de variáveis. 

Nesse circuito, a potência esperada é igual a 1/3