Foram encontradas 60 questões.
Uma indústria fabrica cabos verificando-se que as medidas de seus comprimentos em metros (m) apresentam uma distribuição
normal com variância populacional desconhecida. Uma amostra aleatória de 9 cabos foi analisada encontrando uma média de
13 m para suas medidas e o valor de 1.809 m² para a soma dos quadrados das respectivas medidas. Considere, neste caso, a
população de tamanho infinito e t0,025 o quantil da distribuição t de Student para o teste unicaudal tal que a probabilidade
P(t > t0,025) = 0,025, com n graus de liberdade. Obtém-se, para a população destas medidas, um intervalo de 95% para a média
populacional, em m, igual a Dados:
Graus de liberdade t0,025
7 2,37
8 2,31
9 2,26
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Pelo quadro da análise de variância correspondente a um modelo de regressão linear simples, foram extraídas as seguintes
informações: Fonte de variação Soma dos quadrados
Devido à regressão 576
Residual 200
Total 776 As estimativas do coeficiente linear (α) e do coeficiente angular (β) da reta foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados,
com base em 10 observações. O valor encontrado para a estimativa de β foi igual a 1,5. Para testar a existência da
regressão, a um determinado nível de significância, optou-se pelo teste t de Student, em que foram formuladas as hipóteses
H0: β = 0 (hipótese nula) e H1: β ≠ 0 (hipótese alternativa). O valor do t calculado utilizado para comparação com o respectivo t
tabelado é igual a
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Considere:
I. O modelo construído para uma série temporal Zt
, t = 1, 2, ... foi um MA(1), com média μ. Nessas condições, a previsão
de origem t e horizonte 1 é μ. II. O modelo dado por: ,Zt = φ1Zt-1 + φ2Zt-2 + αt t =1,2,3,..., onde αt
é o ruído branco de média zero e variância σ2 tem
a seguinte região de admissibilidade: −1 < φ1 < 1; φ2 − φ1 < 1 e φ1 + φ2 < 1. III. Um teste para a verificação, se o modelo ajustado a uma série temporal é adequado, é o teste de Box-Pierce, que é
baseado na função de autocorrelação parcial dos resíduos.
IV. O periodograma é um estimador da função de densidade espectral de um processo estacionário.
Está correto o que consta APENAS em
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Considere:
I. Suponha que uma série temporal sofra uma intervenção. Na sua duração, essa intervenção pode ser permanente ou
temporária. II. O modelo ARIMA(1,0,2) é sempre estacionário e sua função de autocorrelação decai exponencialmente após o lag 2. III. O modelo , Yt = αt + Zt , t = 1, 2,... 24 onde Zt
é um processo AR(2) e αt
é uma função determinística onde
α6 = α12 = α18 = α24 , apresenta um comportamento sazonal estocástico.
IV. O espectro do ruído branco de média zero e variância um para frequências μ compreendidas no intervalo −π < μ < π é uma constante igual a 1/π . Está correto o que consta APENAS em
IV. O espectro do ruído branco de média zero e variância um para frequências μ compreendidas no intervalo −π < μ < π é uma constante igual a 1/π . Está correto o que consta APENAS em
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Seja uma variável aleatória contínua X com média igual a 20 e desvio padrão igual a 4,05. Como a distribuição desta variável é
desconhecida, utilizou-se o teorema de Tchebyshev para deduzir que a probabilidade mínima de que X pertença a um determinado
intervalo (20 − θ, 20 + θ), com θ > 0, é igual a 19%. A amplitude deste intervalo é igual a
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- Distribuições de ProbabilidadeDistribuições ContínuasNormal
- ProbabilidadesFunção Geratriz de Momentos
Atenção: Para responder a questão use, dentre as informações dadas a seguir, a que julgar apropriada.
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,6) = 0,73, P(Z < 0,68) = 0,75, P(Z < 1) = 0,84, P(Z < 1,64) = 0,95.
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- Distribuições de ProbabilidadeDistribuições DiscretasPoisson
- Estatística DescritivaMedidas de Tendência Central
Suponha que o número de atendimentos que determinado fiscal do trabalho realiza em um período de 6 horas possa ser considerado
como uma variável aleatória X, com distribuição de Poisson com média μ. Sabendo que P(X=5) = P(X=6), a
probabilidade do fiscal analisar pelo menos dois processos em um período de 3 horas é
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- AmostragemTipos de AmostragemAmostragem aleatória simples
- Estatística DescritivaMedidas de Tendência Central
Certo tipo de produto é vendido, independentemente, por dois grandes atacadistas X e Y, sendo que os preços de venda aplicados
por X apresentam um desvio padrão igual a R$ 200,00 e os preços de venda aplicados por Y apresentam um desvio padrão
igual a R$ 300,00. A distribuição dos preços aplicados por X é normalmente distribuída com média μX. A distribuição dos preços
aplicados por Y também é normalmente distribuída com média μY. Uma amostra aleatória de tamanho 100 é extraída da população
dos preços aplicados por X e uma amostra aleatória de tamanho 180 é extraída da população dos preços aplicados por Y.
As médias amostrais encontradas para X e Y foram M reais e N reais, respectivamente. Com base nessas amostras, deseja-se
saber, ao nível de significância de 1%, se as médias dos preços aplicados por X e Y são iguais. Foram formuladas as hipóteses
H0: μX = μY (hipótese nula) e H1: μX ≠ μY (hipótese alternativa). Considerando que as duas populações são de tamanho infinito e
que na curva normal padrão (Z) as probabilidades P(Z > 2,58) = 0,005 e P(Z > 2,33) = 0,01, conclui-se que H0 não é rejeitada.
Então, o valor encontrado para |M − N|, em reais, é no máximo
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Uma amostra aleatória de 16 elementos foi extraída de uma população normalmente distribuída e considerada de tamanho infinito.
A variância desta amostra apresentou um valor igual a 19. Deseja-se, com relação à variância populacional σ2, efetuar um
teste de significância unicaudal à esquerda, a um nível de significância α, com a formulação das hipóteses H0: σ2 = 20 (hipótese
nula) e H1: σ2 < 20 (hipótese alternativa). Obtém-se que o valor do qui-quadrado calculado para ser comparado com o quiquadrado
tabelado, para se decidir quanto a H0, é igual a
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O tempo, em dias, para a análise de processos que chegam a um tribunal regional do trabalho pode ser bem representado pela
variável aleatória contínua T, que tem função densidade de probabilidade dada por:
f(t) = onde K é uma constante (número real).
A função de distribuição da variável aleatória T, no intervalo de 8 ≤ t ≤ 12 é dada por
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