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Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.
A transformação 
proporciona uma realização da
distribuição normal padrão.
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- Fundamentos
- Distribuições de ProbabilidadeDistribuições ContínuasNormal
- Estatística InferencialTeste de Hipóteses
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.
Em um teste unilateral à direita, cujo objetivo seja testar se metade dos processos levam, em média, mais de 5 anos para serem julgados, o valor crítico de processos aguardando julgamento por mais de 5 anos, na amostra de 30 processos, seria superior a 20 processos, considerando 10% de significância.
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A tabela a seguir foi usada para verificar se existe alguma relação entre a variável p = quantidade de páginas de um processo e a variável t = tempo necessário para a conclusão desse processo.
Considerando que Xj2 denota a distribuição qui-quadrado com j graus de liberdade e que P( X12> 3,84) = 0,05, P(X22> 5,99) = 0,05, P( X32 > 7,81) = 0,05, P(X12 > 2,71) = 0,10, P( X22 > 4,60) = 0,10, P(X32 > 6,25) = 0,10, julgue o item que se segue, tendo como referência as informações na tabela.
Caso fossem aplicados o teste exato de Fisher e o teste qui-quadrado convencional, as conclusões seriam diferentes devido ao fato de o teste exato de Fisher ser exato e o teste qui-quadrado ser aproximado.
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Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.
Realizações G de uma distribuição gama com média 2m podem ser obtidas com base na transformação G = Y - m × ln(U).
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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 variância da variável aleatória V é igual a 2.
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Um estudo acerca do tempo (x, em anos) de guarda de
autos findos em determinada seção judiciária considerou uma
amostragem aleatória estratificada. A população consiste de uma
listagem de autos findos, que foi segmentada em quatro estratos,
segundo a classe de cada processo (as classes foram estabelecidas
por resolução de autoridade judiciária). A tabela a seguir mostra os
tamanhos populacionais (N) e amostrais (n), a média amostral
e a variância amostral dos tempos (s2
) correspondentes a cada
estrato.
Considerando que o objetivo do estudo seja estimar o tempo médio populacional (em anos) de guarda dos autos findos, julgue o item a seguir.
A estimativa do tempo médio populacional da guarda dos autos findos é maior ou igual a 12 anos.
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Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue os próximos item.
Suponha que Y1, Y2, ..., Yn sejam n realizações independentes
retiradas de uma distribuição exponencial com média m. Nessa
situação, a média 
representa uma estimativa da
integral 
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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 mediana da distribuição do custo unitário X é inferior a R$ 5.000.
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- Distribuições de ProbabilidadeDistribuições ContínuasNormal
- Estatística InferencialEstatística Não Paramétrica
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.
Uma forma de verificar a normalidade dos dados seria pelo
teste de Kolmogorov-Smirnov, calculando-se o valor crítico,
para n pequeno (n < 10), pela aproximação 
, em que α é o nível de significância do
teste.
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- AmostragemDefinições de Amostragem
- Estatística DescritivaMedidas de Dispersão
- Estatística DescritivaMedidas de Tendência Central
A respeito do total amostral Tn = X1 + X2 + ... + Xn, em que X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição gama com média µ e desvio padrão σ, julgue o próximo item.
O valor esperado do total amostral Tn é igual a µ.
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