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Os desenhos esquemáticos (Box-plot) a seguir foram obtidos a partir de amostras de salários observadas em quatro estados distintos:

O Estado que apresenta maior mediana salarial e o que apresenta menor distância interquartil são respectivamente
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Um pesquisador avalia que as porcentagens de torcedores do Flamengo, do Vasco, do Fluminense e do Botafogo numa certa comunidade são, respectivamente, de 40%, 20%, 20% e 10%. Para testar essa suposição, obteve uma amostra de 100 torcedores que exibiu os seguintes resultados:
Fla Vasco Flu Bota Outros Total
N° de torcedores 45 20 15 15 5 100
O valor da estatística qui-quadrado usual para esses dados é igual a:
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Avalie se as afirmativas a seguir, sobre estatísticas suficientes, estão corretas:
I. Se X1, X2, ..., Xn é amostra aleatória simples de uma
variável populacional com distribuição Bernouilli com
parâmetro p então
é estatística suficiente.
II. Se X1, X2, ..., Xn é amostra aleatória simples de uma
variável populacional com distribuição Poisson com
parâmetro λ então
é estatística suficiente.
III. Se X1, X2, ..., Xn é amostra aleatória simples de uma
variável populacional com distribuição exponencial com
parâmetro λ então
é estatística suficiente.
IV. Se X1, X2, ..., Xn é amostra aleatória simples de uma
variável populacional com distribuição Normal com
parâmetros µ ε σ2
então
são estatísticas
conjuntamente suficientes.
A quantidade de afirmativas apresentadas corretas é igual a:
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Um estudo está sendo desenvolvido para comparar um tratamento tradicional para o câncer (controle) e um tratamento experimental. Dois grupos de pessoas são selecionados sendo que cada grupo é submetido a um tratamento diferente. O grupo I, constituído por 100 crianças, recebeu o tratamento experimental, e o grupo II, constituído por indivíduos adultos, recebeu o tratamento tradicional. Ao fim do período de condução do experimento, verificou-se quantos indivíduos estavam curados e foi feito um teste de hipóteses. Concluiu-se que o tratamento experimental é melhor que o tradicional com nível de significância de 1%.
Quanto à conclusão tirada, ela pode não estar correta se:
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Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, X3, X4, de tamanho 4, de uma variável populacional com média µ e os quatro estimadores de µ a seguir:
T1 = (X1 + X2 + X3 + X4)/4
T2 = X1
T3 = 3X1 – X2 + 2X3 – 4X4
T4 = X1 + X2 + X3 – 2X4
A quantidade de estimadores apresentados que são não viesados para µ é igual a:
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No dia primeiro de janeiro de 2009, uma empresa contratou 100 novos funcionários com mais de 60 anos de idade. Na admissão, todos coletaram sangue para medida de glicemia em jejum, sendo que 12 deles apresentavam diabetes mellitus. Esses 100 funcionários fizeram exames de glicemia no primeiro dia de cada mês durante um ano, e 12 novos casos da doença foram diagnosticados no período até o dia primeiro de janeiro do ano seguinte (2010). Note que a diabetes mellitus é uma doença sem cura.
Quanto à incidência e prevalência do diabetes mellitus entre os funcionários contratados em 01/01/2009, analise as afirmativas a seguir:
I. a prevalência pontual em 01/01/2009 é igual a 12/88.
II. a prevalência pontual em 01/01/2010 é o dobro da incidência cumulativa no ano de 2009 (entre 02/01/2009 e 01/01/2010).
III. a incidência cumulativa no mês de janeiro (entre 02/01/2009 e 01/02/2009) é necessariamente menor que a incidência cumulativa nos meses de janeiro e fevereiro (entre 02/01/2009 e 01/03/2009);
Assinale:
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Considere que uma única observação aleatória x de uma densidade Uniforme no intervalo [ 0, θ ] seja obtida para testar
H0: θ ≤ 2 contra H1: θ > 2.
O teste uniformemente mais poderoso de tamanho α = 0,05 rejeitará H0 se x for maior do que:
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