Os Testes de hipóteses são critérios estatísticos que permitem rejeitar ou não hipóteses testadas, com determinado grau de confiança, baseados em valores amostrais. Em geral apresentam duas hipóteses, hipótese nula (H0), que é a hipótese natural colocada à prova, e a hipótese alternativa (H1), que é a hipótese alternativa à hipótese colocada à prova. O nível de significância do teste é indicado pelo:

O resumo de cinco números divide os dados de um conjunto em seções. De acordo com a representação abaixo dos dados do peso de sacos de batata, por exemplo, pode-se afirmar que:

Marque a opção CORRETA:

Curtose é o grau de achatamento de uma distribuição em relação a uma distribuição padrão, denominada de curva normal. Dado as três distribuições de frequência representadas nos gráficos abaixo, pode-se afirmar que:

Fonte: https://docs.ufpr.br/~benitoag/apostilamedri.pdf

O método de estimação por mínimos quadrados está fundamentado em algumas premissas, que são necessárias para realizar inferências estatísticas sobre a variável dependente Y. Assinale a alternativa que NÃO está de acordo com essas premissas:

Fonte: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/19308/19308_5.PDF

Nos Modelos Lineares Generalizados, a ligação canônica cujo preditor linear é a razão de um sobre a média, refere-se à distribuição:

Fonte: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/5789/5789_4.PDF

Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas do texto abaixo:

De acordo com o método da máxima verossimilhança adotamos, como estimativas dos parâmetros, os valores que maximizam a probabilidade (no caso da variável aleatória ser ) ou a de probabilidade (no caso de variável ) de ser obtida a amostra observada.

Marque a opção CORRETA.

No que diz respeito à técnica de amostragem estatística, amostragem estratificada, assinale a alternativa INCORRETA.

Como seu nome sugere, uma função geradora de momentos, FMG, pode ser utilizada para gerar momentos. Contudo, seu principal uso não é gerar momentos, mas ajudar a caracterizar uma distribuição. A FMG determina completamente a distribuição de probabilidade de uma variável aleatória. Sendo assim, é CORRETA a seguinte afirmação:

Fonte: https://econometriaufba.files.wordpress.com/2013/

08/econometria- 2012-04-12-func3a7c3a3o-geradora-de-momentos.pdf

A partir do modelo de regressão linear múltipla e dos resíduos estimados, podemos elencar as propriedades numéricas do estimador de mínimos quadrados ordinários (MQ), como por exemplo:

O valor esperado, ou média, ou esperança matemática é uma quantidade utilizada como resumo do comportamento de uma Variável Aleatória Discreta (V.A.). A esperança de uma V.A. X é obtida:

Fonte: http://leg.ufpr.br/~fernandomayer/aulas/ce001e-2016-2/05_ Variaveis_aleatorias/05_Variaveis_Aleatorias.pdf