Questões de Estatística da Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Lista completa de Questões de Estatística da Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE) para resolução totalmente grátis. Selecione os assuntos no filtro de questões e comece a resolver exercícios.

Texto 7A3-I

       O coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis aleatórias discretas X e Y definidas sobre um mesmo espaço amostral é dado por 


Uma forma de avaliar a precisão do modelo consiste em comparar o estimador não viesado da variância residual, obtido das diferenças entre os valores observados e os previstos pelo modelo, com o estimador não viesado da variância dos valores observados,

    A tabela a seguir apresenta as penas de reclusão (P), em anos, cominadas a um grupo de dez réus, e suas respectivas rendas familiares mensais per capitas (R), em número de salários mínimos, em que a última coluna foi obtida usando a reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados.


Considerando-se o texto 7A3-I, a relação entre o coeficiente de correlação linear entre as variáveis X e Y e o coeficiente angular, da reta de melhor ajuste aos dados determinada pelo método dos mínimos quadrados pode ser expressa por

    A)




    B)




    C)




    D)




    E)




Texto 7A3-I

       O coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis aleatórias discretas X e Y definidas sobre um mesmo espaço amostral é dado por 


Uma forma de avaliar a precisão do modelo consiste em comparar o estimador não viesado da variância residual, obtido das diferenças entre os valores observados e os previstos pelo modelo, com o estimador não viesado da variância dos valores observados,

    A tabela a seguir apresenta as penas de reclusão (P), em anos, cominadas a um grupo de dez réus, e suas respectivas rendas familiares mensais per capitas (R), em número de salários mínimos, em que a última coluna foi obtida usando a reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados.


Com base no texto 7A3-I, a renda familiar per capita esperada X, em número de salários mínimos, obtida aplicando-se a reta de melhor ajuste aos dados determinada pelo método dos mínimos quadrados para um réu ao qual tenha sido cominada uma pena de 4 anos de reclusão é

    A) 2,3 < X < 2,6.

    B) 2,1 < X < 2,3.

    C) 1,9 < X < 2,1.

    D) 1,2 < X < 1,9.

    E) 1,0 < X < 1,2.

Texto 7A3-I

       O coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis aleatórias discretas X e Y definidas sobre um mesmo espaço amostral é dado por 


Uma forma de avaliar a precisão do modelo consiste em comparar o estimador não viesado da variância residual, obtido das diferenças entre os valores observados e os previstos pelo modelo, com o estimador não viesado da variância dos valores observados,

    A tabela a seguir apresenta as penas de reclusão (P), em anos, cominadas a um grupo de dez réus, e suas respectivas rendas familiares mensais per capitas (R), em número de salários mínimos, em que a última coluna foi obtida usando a reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados.


A partir das informações do texto 7A3-I, o coeficiente de correlação linear entre as variáveis R e P é

    A) - 0,33.

    B) - 0, 51 .

    C) - 0,67.

    D) - 0,82.

    E) - 0,91.

Em um gráfico de dispersão, por meio de transformações convenientes, a origem foi colocada no centro da nuvem de dispersão e as variáveis foram reduzidas a uma mesma escala. Se, nesse gráfico, for observado que a grande maioria dos pontos está situada no segundo e no quarto quadrantes, e que aqueles que não estão nessa posição situam-se próximos da origem, então a correlação linear entre as variáveis

    A) será necessariamente fortemente positiva.

    B) poderá ser fracamente positiva.

    C) será necessariamente nula.

    D) poderá ser fracamente negativa.

    E) será necessariamente fortemente negativa.

Uma fábrica de cerveja artesanal possui uma máquina para envasamento regulada para encher garrafas de 800 mL. Esse mesmo valor é utilizado como média µ, com desvio padrão fixo no valor de 40 mL. Com o objetivo de manter um padrão elevado de qualidade, periodicamente, é retirada da produção uma amostra de 25 garrafas para se verificar se o volume envazado está controlado, ou seja, com média µ = 800 mL. Para os testes, fixa-se o nível de significância ? = 1%, o que dá valores críticos de z de - 2,58 e 2,58.

Com base nessas informações, julgue os seguintes itens.

I É correto indicar como hipótese alternativa H1: µ # 800 mL, pois a máquina poderá estar desregulada para mais ou para menos.

II Caso uma amostra apresente média de 778 mL, os técnicos poderão parar a produção para a realização de nova regulagem, pois tal valor está dentro da região crítica para o teste.

III A produção não precisaria ser paralisada caso uma amostra apresentasse média de 815 mL, pois este valor está fora da região crítica para o teste.

Assinale a opção correta.

    A) Apenas o item I está certo.

    B) Apenas o item II está certo.

    C) Apenas os itens I e III estão certos.

    D) Apenas os itens II e III estão certos.

    E) Todos os itens estão certos.

Uma equipe de engenheiros da qualidade, com vistas a estimar vida útil de determinado equipamento, utilizou uma amostra contendo 225 unidades e obteve uma média de 1.200 horas de duração, com desvio padrão de 150 horas.

Considerando-se, para um nível de confiança de 95%, z = 1,96, é correto afirmar que a verdadeira duração média do equipamento, em horas, estará em um intervalo entre

    A) 1.190,00 e 1.210,00.

    B) 1.185,20 e 1.214,80.

    C) 1.177,50 e 1.222,50.

    D) 1.180,40 e 1.219,60.

    E) 1.174,20 e 1.225,80.

Um estimador que fornece a resposta correta em média é chamado não enviesado. Formalmente, um estimador é não enviesado caso seu valor esperado seja igual ao parâmetro que está sendo estimado.

Os possíveis estimadores para a média populacional (µ) incluem ?, média de uma amostra, ?, a menor observação da amostra, e ?, a primeira observação coletada de uma amostra. Considerando essas informações, julgue os itens subsequentes.

I A média de uma amostra (?) é exemplo de um estimador enviesado para a média populacional (µ), pois seu valor esperado é igual à média populacional, ou seja, E(?) = µ.

II A menor observação da amostra (?) é um exemplo de estimador não enviesado, pois o valor da menor observação da amostra deve ser inferior à média da amostra; portanto, E(?) < µ.

III A primeira observação coletada de uma amostra equivale a tomar ao acaso uma amostra aleatória da população de tamanho igual a um e, portanto, é considerado um estimador não enviesado.

Assinale a opção correta.

    A) Nenhum item está certo.

    B) Apenas o item I está certo.

    C) Apenas o item II está certo.

    D) Apenas o item III está certo.

    E) Todos os itens estão certos.

O teste de hipóteses se assemelha ao julgamento de um crime. Em um julgamento, há um réu, que inicialmente se presume inocente. As provas contra o réu são, então, apresentadas, e, se os jurados acham que são convincentes, sem dúvida alguma, o réu é considerado culpado. A presunção de inocência é vencida.
Michael Barrow. Estatística para economia, contabilidade e
administração. São Paulo: Ática, 2007, p. 199 (com adaptações).
João foi julgado culpado pelo crime de assassinato e condenado a cumprir pena de 20 anos de reclusão. Após 10 anos de prisão, André, o verdadeiro culpado pelo delito pelo qual João fora condenado, confessou o ilícito e apresentou provas irrefutáveis de que é o verdadeiro culpado, exclusivamente.
Considerando a situação hipotética apresentada e o fragmento de texto anterior, julgue os itens que se seguem.
I Pode-se considerar que a culpa de João seja uma hipótese alternativa.
II No julgamento, ocorreu um erro conhecido nos testes de hipótese como erro do tipo I.
III Se a hipótese nula fosse admitida pelos jurados como verdadeira e fosse efetivamente João o culpado pelo crime, o erro cometido teria sido o chamado erro do tipo II.
Assinale a opção correta.

    A) Apenas o item I está certo.

    B) Apenas o item II está certo.


    C) Apenas os itens I e III estão certos.

    D) Apenas os itens II e III estão certos.

    E) Todos os itens estão certos.

Para determinado experimento, uma equipe de pesquisadores gerou 20 amostras de tamanho n = 25 de uma distribuição normal, com média µ = 5 e desvio padrão ? = 3. Para cada amostra, foi montado um intervalo de confiança com coeficiente de 0,95 (ou 95%). Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.

I Os intervalos de confiança terão a forma ?i ± 1,176, em que ?i é a média da amostra i.

II Para todos os intervalos de confiança, ?i + µ ?i - , sendo a margem de erro do estimador.

III Se o tamanho da amostra fosse maior, mantendo-se fixos os valores do desvio padrão e do nível de confiança, haveria uma redução da margem de erro .

Assinale a opção correta.

    A) Apenas o item II está certo.

    B) Apenas os itens I e II estão certos.

    C) Apenas os itens I e III estão certos.

    D) Apenas os itens II e III estão certos

    E) Todos os itens estão certos.

Na construção de um intervalo de confiança para a média, conhecida a variância, considerando o intervalo na forma [x + ?; x - ?], sendo x o valor do estimador da média e ? a semi-amplitude do intervalo de confiança ou, como é mais popularmente conhecida, a margem de erro do intervalo de confiança. Considere que, para uma determinada peça automotiva, um lote de 100 peças tenha apresentado espessura média de 4,561 polegada, com desvio padrão de 1,125 polegada. Um intervalo de confiança de 95% para a média apresentou limite superior de 4,7815 e limite inferior de 4,3405. Nessa situação, a margem de erro do intervalo é de, aproximadamente,






    A)

    0,4410.



    B)

    0,3436.



    C)

    0,2205.



    D)

    0,1125.



    E)

    0,1103.



Provas e Concursos

O Provas e Concursos é um banco de dados de questões de concursos públicos organizadas por matéria, assunto, ano, banca organizadora, etc

{TITLE}

{CONTENT}

{TITLE}

{CONTENT}
Provas e Concursos
0%
Aguarde, enviando solicitação!

Aguarde, enviando solicitação...