Questões de Estatística da Fundação Getúlio Vargas (FGV)

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Suponha que se deseja testar se um determinado candidato tem 50% das intenções de voto. Assim, foram realizadas pesquisas em cinco regiões (A, B, C, D e E) e seus respectivos intervalos de confiança foram calculados.

Sendo a letra de cada alternativa representante de cada região com seu respectivo intervalo de confiança, a única região em que se pode rejeitar a hipótese de que o candidato detém 50% dos votos é

  • A. [45; 55].
  • B. [49,9; 59,9].
  • C. [40;50].
  • D. [44,9; 49,9].
  • E. [0; 100].

Suponha que a seguinte regressão seja estimada para homens e mulheres em separado:

W = a + b*(Educ) + u,

em que, w é o logaritmo neperiano do salário, Educ representa os anos de estudos, a e b são parâmetros do intercepto e da inclinação a serem estimados por mínimos quadrados ordinários e u é o termo aleatório.

Sendo ah e bh as estimativas dos parâmetros do intercepto e da inclinação, respectivamente, para o universo dos homens e, am e bm, as estimativas dos parâmetros do intercepto e da inclinação, respectivamente, para as mulheres. Para se verificar se os homens apresentam um retorno monetário da educação maior do que as mulheres deve-se testar a seguinte hipótese nula:

  • A. ah=bh
  • B. ah=am
  • C. ah=bm
  • D. bh=bm
  • E. bh=am

Após a extração de uma amostra, as observações obtidas são tabuladas, gerando a seguinte distribuição de frequências:

 Considerando que E(X) = Média de X, Mo(X) = Moda de X e Me(X) = Mediana de X, é correto afirmar que:

  • A. E(X) = 7 e Mo(X) = 10;
  • B. Me(X) = 5 e E(X) = 6,3;
  • C. Mo(X) = 9 e Me(X) = 9;
  • D. Me(X) = 9 e E(X) = 6,3;
  • E. Mo(X) = 9 e E(X) = 7.

Raíza e Diego resolvem disputar um jogo em que cada um deles lança uma moeda honesta de forma independente e simultânea. Ela será vencedora no caso de dois resultados iguais, e ele, de dois diferentes. As probabilidades de vitória dela e dele são, respectivamente, iguais a:

  • A. 2/3 e 1/3;
  • B. 1/4 e 3/4;
  • C. 1/3 e 2/3;
  • D. 1/2 e 1/2;
  • E. 3/4 e 1/4.

Suponha que, de um baralho normal, contendo 52 cartas de quatro naipes, é extraído, sem reposição e aleatoriamente, um total de quatro cartas. Se a carta “Ás” é equivalente a uma figura (ou seja, são 4 figuras e 9 números de cada naipe), é correto afirmar que a probabilidade de que todas sejam:

  • A. do mesmo naipe é igual a
  • B. figuras é igual a
  • C. do mesmo número é igual a
  • D. números é igual a
  • E. de naipes diferentes é igual a

Considerando-se que apenas os 10% que atinjam as maiores notas serão aprovados, a nota mínima para aprovação é:

  • A. 9,10;
  • B. 9,30;
  • C. 9,50;
  • D. 9,70;
  • E. 9,80.

Os métodos estatísticos mais comuns para previsão de demandas, de acordo com o tamanho, a complexidade e o tipo de demanda são: (1) média aritmética; (2) média móvel; (3) média ponderada exponencialmente; (4) regressão; e (5) modelos econométricos. Entre essas variedades, o conceito mais preciso para a média móvel é:

  • A. forma de média aritmética empregada para prever demandas sazonais;
  • B. média que aplica dados empíricos, incorporando termos residuais diversos, não disponíveis na série histórica;
  • C. média aritmética, calculada período a período, empregada, principalmente, para a projeção de demandas;
  • D. medida de tendência central, obtida a partir de uma massa dispersa de dados;
  • E. média aritmética, de uma série de dados, com a substituição, a cada período, do dado mais antigo pelo mais recente.

  • A. ao número n empregado para o cálculo da média móvel;
  • B. ao número de dados da série histórica empregada;
  • C. à média calculada no período de previsão anterior;
  • D. à correlação dos dados;
  • E. à 50% do número de dados da série histórica empregada.

Seja X e Y, duas variáveis aleatórias. Uma forma de mensurar a covariância entre ambas é por meio da seguinte expressão:

  • A. E[X2] – E[Y2].
  • B. Var[X] – Var[Y]
  • C. E[X – E(X)]E[Y-E(Y)]
  • D. E[XY] – E[X}E{Y]
  • E. E[X|Y] – E[X]E[Y]

Considere o modelo de regressão linear simples: Y = a + bX + u, em que Y é a variável dependente, X é o regressor, u é o termo aleatório e a e b são parâmetros. Se Cov(X,u)≠0, então o estimador de b por mínimos quadrados ordinários será

  • A. eficiente e consistente.
  • B. o melhor estimador linear não viesado.
  • C. viesado e inconsistente.
  • D. eficiente e viesado.
  • E. viesado e consistente.
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