Acerca da amostragem estratificada, analise as afirmativas a seguir.

I. Visa a produzir estimativas mais precisas, produzir estimativas para a população toda e para subpopulações.

II. Em geral, quanto menos os elementos de cada estrato forem parecidos entre si e também entre os estratos, maior será a precisão dos estimadores.

III. A estratificação produz necessariamente estimativas mais eficientes do que a amostragem aleatória simples.

Está correto o que se afirma em

Avalie se as seguintes famílias de distribuições são uma família exponencial:

I. A família de distribuições Poisson com média desconhecida.

II. A família de distribuições normais com média conhecida e variância desconhecida.

III. A família de distribuições Beta com parâmetro α conhecido e parâmetro β desconhecido.

IV. A família de distribuições Uniforme no intervalo (0, θ), θ parâmetro desconhecido.

São de fato famílias exponenciais

Há 5 meses, sua empresa fez um contrato para vender exclusivamente o trigo produzido por uma cooperativa. Seu fornecedor informa que não poderá fazer entrega nos próximos dois meses (mês 6 e mês 7). Em função dessa descontinuidade, o gerente geral de sua empresa pede para você calcular a previsão da soma das demandas dos dois meses citados. Ele o orientou a simplificar os cálculos, optando por uma projeção baseada em uma regressão linear que usa os dados das demandas dos 5 meses desde o início da venda de trigo. Os dados estão apresentados, mês a mês, na tabela a seguir.


Assim, após fazer os cálculos segundo essas orientações, o resultado correto para a soma pedida é

Se b₀ e b₁ são as estimativas por mínimos quadrados de β₀ e β₁, respectivamente, então seus valores são dados por

Se X₁, X₂, ..., X_n é uma amostra aleatória simples de uma distribuição Bernoulli (p), então o estimador de máxima verossimilhança da variância populacional é

Se X₁, X₂, ..., X_n é uma amostra aleatória simples de uma distribuição exponencial com parâmetro θ, ou seja,

f(x|θ) = θe^-θx , θ > 0,

então, o estimador de θ pelo método dos momentos é

Suponha que, para se fazer inferências acerca de uma proporção populacional θ, 0 < θ < 1, uma amostra aleatória simples x₁, x₂, ..., x_n, de tamanho n de uma distribuição Bernoulli (θ) deva ser observada; suponha, ainda, que se pretenda usar uma densidade Uniforme no intervalo (0, 1) a priori para θ.

Assim, se , então a função de densidade a posteriori para θ terá distribuição Beta com parâmetros

Obtidos corretamente os valores de SQE, SQD e SQT, o valor da estatística de teste F será dado por

Os valores de a, b e c são respectivamente:

Para testar H₀: µ ≤ 20 contra H₁: µ > 20, em que µ é a média de uma distribuição normal com variância desconhecida, uma amostra aleatória de tamanho 16 foi observada e exibiu as estatísticas a seguir.

Com base nesses dados, o valor da estatística de teste t-Student usual, a regra de decisão a ela associada ao nível de significância de 5% e a decisão são, respectivamente,