Foram encontradas 120 questões.
Em um tribunal, entre os processos que aguardam julgamento, foi selecionada aleatoriamente uma amostra contendo 30 processos. Para cada processo da amostra que estivesse há mais de 5 anos aguardando julgamento, foi atribuído o valor 1; para cada um dos outros, foi atribuído o valor 0. Os dados da amostra são os seguintes:
1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1
A proporção populacional de processos que aguardam julgamento há mais de 5 anos foi denotada por p; a proporção amostral de processos que aguardam julgamento há mais de 5 anos foi representada por .
Com referência a essas informações, julgue o item a seguir, considerando que, para a distribuição normal padrão Z, P(Z > 1,28) = 0,10; P(Z > 1,645) = 0,05; e P(Z > 1,96) = 0,025.
Estima-se que, nesse tribunal, p > 60%.
Provas
Supondo que o custo unitário X de um processo de execução fiscal na justiça federal seja descrito por uma distribuição exponencial com média igual a R$ 5.000, julgue o próximo item.
O coeficiente de variação de X é igual a 1.
Provas
Supondo que o custo unitário X de um processo de execução fiscal na justiça federal seja descrito por uma distribuição exponencial com média igual a R$ 5.000, julgue o próximo item.
A variável aleatória Y = e-X segue a distribuição Beta.
Provas
Em determinado tribunal, a probabilidade de extinção de um processo judicial com julgamento de mérito é P(A ∩ B) = 0,05, e a probabilidade de extinção de um processo judicial sem julgamento de mérito é , em que os eventos são eventos mutuamente excludentes e denotam, respectivamente, os eventos complementares dos eventos A e B.
Com referência a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Provas
Uma amostra aleatória simples Y1, Y2, ..., Yn, retirada de uma população Bernoulli, é tal que
para y = 0 ou 1, 0 < θ < 1 e k = 1, 2, ..., n. O objetivo é efetuar inferências acerca do parâmetro θ mediante aplicação de métodos computacionais.
Considerando que para r ≥ 0, represente a estimativa de θ obtida na r-ésima iteração de um algoritmo de estimação, julgue o seguinte item.
No algoritmo de Metropolis-Hastings tem-se a forma iterativa , na qual ƒ representa a função de densidade a priori de θ, e ∈, > 0 representa um incremento aleatório. Nesse algoritmo, a probabilidade de aceitação do valor proposto como uma estimativa viável para o parâmetro de interesse é constante.
Provas
Supondo que Z seja uma distribuição normal padrão, considere as seguintes transformações de variáveis aleatórias: W = 1 - Z e V = Z2 - W2+ 1. A respeito dessas variáveis aleatórias, julgue o item a seguir.
A covariância entre W e Z é igual a -1.
Provas
Supondo que Z seja uma distribuição normal padrão, considere as seguintes transformações de variáveis aleatórias: W = 1 - Z e V = Z2 - W2+ 1. A respeito dessas variáveis aleatórias, julgue o item a seguir.
A variável aleatória W segue distribuição normal com variância unitária.
Provas
Uma amostra aleatória simples Y1, Y2, ..., Yn, retirada de uma população Bernoulli, é tal que
para y = 0 ou 1, 0 < θ < 1 e k = 1, 2, ..., n. O objetivo é efetuar inferências acerca do parâmetro θ mediante aplicação de métodos computacionais.
Considerando que para r ≥ 0, represente a estimativa de θ obtida na r-ésima iteração de um algoritmo de estimação, julgue o seguinte item.
O amostrador de Gibbs, um algoritmo sequencial de Monte Carlo, permite simular a distribuição a priori do parâmetro θ, desde que a forma funcional da sua função de densidade, ƒ(θ), seja conhecida.
Provas
Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.
O produto segue uma distribuição normal com média nula.
Provas
Diversos processos buscam reparação financeira por danos morais. A tabela seguinte mostra os valores, em reais, buscados em 10 processos — numerados de 1 a 10 — de reparação por danos morais, selecionados aleatoriamente em um tribunal.
A partir dessas informações e sabendo que os dados seguem uma distribuição normal, julgue o item subsequente.
Caso seja de interesse testar, por exemplo, se a média dos valores é diferente de 3.500, para calcular o p-valor do teste no referido estudo é suficiente multiplicar a por 2, em que é a média amostral.
Provas
Caderno Container