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Em uma população de 8 pessoas — U = {1, ..., 8} —, com pesos —
D = {40, 50, 60, 80, 80, 90, 100, 100} — medidos em quilogramas,
o peso médio da amostra é igual a 75 kg. A população foi dividida
nos estratos UA ={1, 2, 3} e UB ={4, 5, 6, 7, 8}, com pesos
DA ={40, 50, 60} e DB ={80, 80, 90, 100, 100}, em que as
variâncias desses estratos são 
e 
, respectivamente.
A média das variâncias dos estratos (variância dentro) é igual a 75/2 .
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Em uma população de 8 pessoas — U = {1, ..., 8} —, com pesos —
D = {40, 50, 60, 80, 80, 90, 100, 100} — medidos em quilogramas,
o peso médio da amostra é igual a 75 kg. A população foi dividida
nos estratos UA ={1, 2, 3} e UB ={4, 5, 6, 7, 8}, com pesos
DA ={40, 50, 60} e DB ={80, 80, 90, 100, 100}, em que as
variâncias desses estratos são e , respectivamente.
Uma estimativa não viciada para o peso médio populacional é
e sua variância é igual a 1.300/64 .Provas
Em uma população de 8 pessoas — U = {1, ..., 8} —, com pesos —
D = {40, 50, 60, 80, 80, 90, 100, 100} — medidos em quilogramas,
o peso médio da amostra é igual a 75 kg. A população foi dividida
nos estratos UA ={1, 2, 3} e UB ={4, 5, 6, 7, 8}, com pesos
DA ={40, 50, 60} e DB ={80, 80, 90, 100, 100}, em que as
variâncias desses estratos são e , respectivamente.
Se, em cada estrato, for escolhida, aleatoriamente, uma amostra de tamanho 2, então as variâncias das médias amostrais serão
.Provas
Em uma população de 8 pessoas — U = {1, ..., 8} —, com pesos —
D = {40, 50, 60, 80, 80, 90, 100, 100} — medidos em quilogramas,
o peso médio da amostra é igual a 75 kg. A população foi dividida
nos estratos UA ={1, 2, 3} e UB ={4, 5, 6, 7, 8}, com pesos
DA ={40, 50, 60} e DB ={80, 80, 90, 100, 100}, em que as
variâncias desses estratos são e , respectivamente.
A variância das médias dos estratos (variância entre estratos) é igual a 375.
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A probabilidade de que a amostra contenha os elementos 1, 2 e 3 é igual a
.Provas
X Y
0 y1 = 80
1 y2 = 70
2 y3 = 50
3 y4 = 40
4 y5 = 30
A tabela acima mostra o resultado do estudo efetuado por certa empresa automobilística a respeito do preço de determinado modelo de veículo, Y, em R$ mil, em função da idade, X, em anos.O correspondente modelo de regressão linear simples foi determinado na forma Y = 80.000 - 13.000 X + 
, em que o erro aleatório tem desvio padrão de R$ 5.000,00. O preço médio dos veículos é 
= 54.000 e a somados quadrados total é SQT = 
A soma dos quadrados dos erros entre preços teóricos e observados é corretamente obtida por
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- Distribuições de ProbabilidadeDistribuições ContínuasNormal
- Estatística DescritivaMedidas de Tendência Central
X Y
0 y1 = 80
1 y2 = 70
2 y3 = 50
3 y4 = 40
4 y5 = 30
A tabela acima mostra o resultado do estudo efetuado por certa empresa automobilística a respeito do preço de determinado modelo de veículo, Y, em R$ mil, em função da idade, X, em anos.O correspondente modelo de regressão linear simples foi determinado na forma Y = 80.000 - 13.000 X + , em que o erro aleatório tem desvio padrão de R$ 5.000,00. O preço médio dos veículos é = 54.000 e a somados quadrados total é SQT =
Considere que os parâmetros determinados sejam os verdadeiros parâmetros populacionais. Nessa situação, o preço de um veículo com 3 anos de idade está entre R$ 41.000,00 e R$ 43.500,00, com probabilidade Φ(0,5) - 0,5, em que Φ(x) é a função de distribuição acumulada da distribuição normal padronizada.
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X Y
0 y1 = 80
1 y2 = 70
2 y3 = 50
3 y4 = 40
4 y5 = 30
A tabela acima mostra o resultado do estudo efetuado por certa empresa automobilística a respeito do preço de determinado modelo de veículo, Y, em R$ mil, em função da idade, X, em anos.O correspondente modelo de regressão linear simples foi determinado na forma Y = 80.000 - 13.000 X + , em que o erro aleatório tem desvio padrão de R$ 5.000,00. O preço médio dos veículos é = 54.000 e a somados quadrados total é SQT =
Para um veículo com 2,5 anos de idade, o preço estimado pelo modelo é igual a R$ 45.000,00.
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X Y
0 y1 = 80
1 y2 = 70
2 y3 = 50
3 y4 = 40
4 y5 = 30
A tabela acima mostra o resultado do estudo efetuado por certa empresa automobilística a respeito do preço de determinado modelo de veículo, Y, em R$ mil, em função da idade, X, em anos.O correspondente modelo de regressão linear simples foi determinado na forma Y = 80.000 - 13.000 X + , em que o erro aleatório tem desvio padrão de R$ 5.000,00. O preço médio dos veículos é = 54.000 e a somados quadrados total é SQT =
O preço Y é uma variável aleatória com valor esperado igual a 80.000 - 13.000 X e variância de 25 milhões.
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X Y
0 y1 = 80
1 y2 = 70
2 y3 = 50
3 y4 = 40
4 y5 = 30
A tabela acima mostra o resultado do estudo efetuado por certa empresa automobilística a respeito do preço de determinado modelo de veículo, Y, em R$ mil, em função da idade, X, em anos.O correspondente modelo de regressão linear simples foi determinado na forma Y = 80.000 - 13.000 X + , em que o erro aleatório tem desvio padrão de R$ 5.000,00. O preço médio dos veículos é = 54.000 e a somados quadrados total é SQT =
A soma dos quadrados de regressão é inferior a 1.420 × 106 .
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