Simulado Inferência estatística | CONCURSO
Simulado Inferência estatística
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Este Simulado Inferência estatística foi elaborado da seguinte forma:
- Categoria: CONCURSO
- Instituição:
Diversas - Cargo: Diversos
- Matéria: Inferência estatística
- Assuntos do Simulado: Diversos
- Banca Organizadora: Diversas
- Quantidade de Questões: 10
- Tempo do Simulado: 30 minutos
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REGRA DO SIMULADO
Para realizar este simulado, que é gratuito, você apenas precisara criar no botão Iniciar logo abaixo e realizar um breve cadastro (apenas apelido e e-mail) para que assim você possa participar do Ranking do Simulado.
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Questões Inferência estatística
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Boa sorte e Bons Estudos,
ConcursosAZ - Aprovando de A a Z
- #223239
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(1,0) 1 -
Considerando que o conjunto de dados {0, 10, 4, 2} represente uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição binomial com parâmetros n e p desconhecidos, em que é um valor inteiro e 0 < p < 1, julgue o item a seguir.
O valor 4 representa uma estimativa do produto n × p .
- #223240
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(1,0) 2 -
Considere que uma amostra aleatória simples de tamanho n = 400 tenha sido retirada de uma população normal com média μ e variância σ2. Sabendo que a média amostral é igual a 20, que a variância amostral é igual a 4 e que
= 0,05, em que Z denota a variável aleatória normal padrão, julgue o próximo item.
Se a hipótese nula H0 : μ = 19,5 for testada contra a hipótese alternativa H1 : μ ≠ 19,5 com nível de significância α = 5%, então a regra de decisão desse teste indicará que a hipótese H0 deve ser rejeitada.
- #223241
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(1,0) 3 -
Considerando que o conjunto de dados {0, 10, 4, 2} represente uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição binomial com parâmetros n e p desconhecidos, em que é um valor inteiro e 0 < p < 1, julgue o item a seguir.
A estimativa de máxima verossimilhança para o parâmetro n é igual a 4.
- #223242
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(1,0) 4 -
Suponha que, em um processo de produção com limites 3%, os limites superior e inferior de especificação sejam, respectivamente, iguais a 10 cm e 7 cm. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
Se a capacidade do processo em tela for igual a 5, então a estimativa da percentagem da faixa de especificação usada pelo processo será igual ou superior a 30%.
- #223243
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(1,0) 5 -
Considere que uma amostra aleatória simples de tamanho n = 400 tenha sido retirada de uma população normal com média μ e variância σ2. Sabendo que a média amostral é igual a 20, que a variância amostral é igual a 4 e que
= 0,05, em que Z denota a variável aleatória normal padrão, julgue o próximo item.
[20 − 2; 20 + 2] é um intervalo de 95% de confiança para a média média populacional em questão.
- #223244
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(1,0) 6 -
No que diz respeito à inferência estatística, julgue o item a seguir.
Em uma amostra de tamanho 36, cujo valor da média amostral seja igual a 60, é possível que o valor real da média, com 95% de confiança, seja igual a 49, caso o desvio padrão populacional seja igual a 25.
- #223245
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(1,0) 7 -
No que diz respeito à inferência estatística, julgue o item a seguir.
Sabendo-se que a população brasileira, segundo o IBGE, soma 213,3 milhões de habitantes e que a população estimada de determinado município é de 42.561 ± 236 habitantes, então este é um exemplo de estimativa pontual, pois apresenta um valor exato do parâmetro de um único município.
- #223246
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(1,0) 8 -
No que diz respeito à inferência estatística, julgue o item a seguir.
Considere-se que, em uma pesquisa, a média amostral seja de 75,0 e que o erro padrão da média amostral — obtido com base no valor do desvio padrão populacional — seja de 4,0. Nesse caso, se o intervalo de confiança para a média amostral possui limite inferior de 67,16 e limite superior de 82,84, então o nível de confiança será de 95%.
- #223247
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(1,0) 9 -
A respeito dos diferentes métodos de estimação de parâmetros, julgue o item a seguir.
A estimação de parâmetros pelo método bayesiano independe da distribuição a priori utilizada.
- #223248
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(1,0) 100 -
A respeito de inferência estatística, julgue o item que se segue.
Considere que T1 e T2 sejam estimadores não viciados de um mesmo parâmetro e que as variâncias var(T1) e var(T2) sejam tais que var(T1) < var(T2). Nesse caso, o estimador T1 é mais eficiente que T2.