A Resolução 325 de 2020 dispõe sobre a Estratégia Nacional do Poder Judiciário 2021-2026. Avalie, com base no Anexo II dessa resolução se os indicadores de desempenho para o macrodesafio “Aperfeiçoamento da Gestão da Justiça Criminal” incluem:

I. Taxa de encarceramento.

II. Tempo médio dos processos criminais pendentes na fase de conhecimento.

III. Tempo médio das decisões em execução penal.

IV. Tempo médio de julgamento em primeira instância dos presos provisórios.

Estão corretos

No estudo de um modelo de regressão linear simples, avalie se os principais problemas que podem ser detectados por intermédio da análise dos resíduos incluem, entre outros:

I. Não-linearidade da relação entre as variáveis.

II. Não normalidade dos erros.

III. Variância não-constante dos erros (heterocedasticidade).

IV. Correlação entre os erros.

V. Presença de outliers ou observações atípicas.

Estão corretos os problemas

Há casos em que devemos pensar numa população dividida em subpopulações ou estratos, sendo conveniente supor que a variável de interesse se comporta de modo bem diferente de estrato em estrato, mas com comportamento razoavelmente homogêneo dentro de cada estrato. Em tais casos, o sorteio dos elementos da amostra deve levar em conta a existência dos estratos. Para evitar problemas com seleções mal feitas pode-se adotar a amostragem estratificada.

Avalie se as seguintes afirmativas acerca da amostragem estratificada são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) A amostragem estratificada especifica quantos elementos da amostra serão retirados em cada estrato. Frequentemente consideram-se três tipos de amostragem estratificada: uniforme, proporcional e ótima.

( ) Na amostragem estratificada uniforme, um mesmo número de elementos é sorteado em cada estrato.

( ) Na amostragem proporcional, o número de elementos sorteados em cada estrato é proporcional ao número de elementos existentes no estrato.

( ) A amostragem estratificada ótima seleciona, em cada estrato, um número de elementos proporcional ao número de elementos do estrato e também à variação da variável de interesse no estrato, medida pelo seu desvio padrão.

As afirmativas são, respectivamente,

Para se avaliar se duas amostras independentes, obtidas de diferentes fontes, podem ser supostas como oriundas de uma mesma variável aleatória populacional, os seguintes dados foram observados:

• Amostra 1: 35 40 45 46 56 60 100

• Amostra 2: 22 44 61 66 70 75 82 90 92 98

Se o pesquisador usar o teste U de Wilcoxon – Mann – Whitney, então o valor da estatística U para esse problema é igual a

Considere que uma amostra aleatória de tamanho 64 de uma distribuição normal com média \( μ \) e variância 16 será obtida para testar H₀: \( μ \) ≤ 12 versus H₁: \( μ \) > 12 e que será usado o critério de decisão que rejeita H₀ se \( \overline{x} \) > 13,165.

Nesse caso, o tamanho desse teste é aproximadamente igual a

Avalie se as seguintes afirmativas acerca de suficiência estão corretas.

I. Se X₁, X₂, ... X_n é uma amostra aleatória de uma densidade f parametrizada por um parâmetro \( θ \), então uma estatística S é suficiente se e somente se a distribuição condicional de X₁, X₂, ... X_n dado S = s é independente de \( θ \) para todo valor s de S.

II. Se X₁, X₂, ... X_n é uma amostra aleatória de uma densidade f parametrizada por um parâmetro \( θ \), uma estatística S = s(X₁, X₂, ... X_n) é suficiente se e somente se a densidade conjunta de X₁, X₂, ... X_n fatora como uma função g(s; \( θ \)) não negativa que depende de x₁, x_2, ... x_n apenas por meio de s multiplicada por uma função h(x₁, x₂, ... x_n) não negativa e independente de \( θ \).

III. Um estimador de máxima verossimilhança de um parâmetro \( θ \) só depende da amostra por meio de uma estatística suficiente.

Está correto o que se afirma em

A seguinte amostra aleatória simples foi observada de uma distribuição Bernoulli(p):

1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1

Nesse caso, a estimativa de máxima verossimilhança de p é igual a