Suponha que para a realização de um determinado levantamento de campo foi fixado um erro amostral tolerado máximo de 0,04, partindo de uma população com tamanho arbitrariamente grande. Indiretamente, isso significa dizer que a estimativa inicial do tamanho da amostra seria

A Defensoria Pública mantém diversos postos de atendimento aos cidadãos espalhados pelo território fluminense, de forma a facilitar o acesso aos seus serviços. Os postos A e B, em razão de sua relativa proximidade, acabam oferecendo dupla opção aos moradores de certas localidades. Sabe-se que os desvios-padrão do número de indivíduos que recorrem aos postos A e B são iguais a 14 e 18, respectivamente. Se a variância dos atendimentos nestes postos, como um todo, é igual a 420 e as pessoas procuram sempre o posto menos congestionado, então sobre os números de atendimentos totais em A e B conclui-se que

Um levantamento sobre o local de residência das pessoas que recorrem à Defensoria Pública indicou que 30% moram a menos de 10 quilômetros distância de um dos pontos de atendimento, 70% a menos de 20 quilômetros, 90% a menos de 30 quilômetros e que nenhuma delas mora a mais de 40 quilômetros de distância. Supondo ainda que a distribuição das distâncias, dentro das faixas especificadas (10 Km), é uniforme pode-se afirmar que

Para em determinado ano, a distribuição estatística do volume semanal de processos ajuizados, que contam com a orientação da Defensoria Pública, teve média igual a nove mil e moda única igual a 20 mil processos. Então, decorre que

Suponha que para estimar uma proporção populacional com erro de 5%, através de um intervalo com probabilidade de 95,4%, sendo ⌀ ( -2 ) = 0,023 a função distribuição acumulada da normal, é planejada uma amostra. Se a expressão do intervalo é e essa mesma proporção era, anteriormente, igual a ¼, os tamanhos amostrais usando a variância passada e a variância máxima são, respectivamente

Seja o estimador de um parâmetro populacional θ tal que EQM ( ) - VAR ( ) = ( K - 1/n )² , onde k (≠ zero) é uma constante que depende do verdadeiro valor de θ e n é o tamanho da amostra. Então, o estimador será

Dois eventos de um mesmo espaço amostral são tais que P(A) = 0,34 e P(B) = 0,28. Além disso, sabe-se que a probabilidade de que apenas o evento B ocorra é de 0,15. Então

Seja X uma variável aleatória contínua com função densidade de probabilidade dada por f_x ( x ) = ( K + 1 ) x ^k para o intervalo (0,1) e zero caso contrário. Por sua vez K também é uma variável aleatória Bernoulli com parâmetro p (sucesso = 1). Então, se p = 0,6 tem-se que

Suponha que o número semanal de pessoas que recorrem a Defensoria Pública em casos que requerem de Mandados de Segurança (MS) segue uma variável aleatória de Poisson com parâmetro λ = 16. Nas últimas 25 semanas o número médio de registros foi de = 15. Usando o Teorema do Limite Central, com ⌀( - 1,75 ) = 4 % , sendo ⌀( .) é a distribuição acumulada da Normal Padrão, pode-se afirmar que a estimativa para o intervalo de confiança que conteria o verdadeiro valor de λ com 92% de probabilidade é

Num modelo de regressão linear, que relaciona o número de atendimentos da Defensoria (explicada) com a renda e a faixa etária da população alvo (ambas explicativas), foram então estimados, com algumas omissões, os seguintes valores para fins de Análise da Variância

Soma de Média dos Fonte GL F-Snedecor p-valor Quadrados Quadrados
Equação 800 X W H 0,1573 Resíduos R 23 200 Total 5400 Y Z

Assim sendo, temos