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A seleção amostral pode ser feita, em geral, por dois métodos. As amostras podem ser probabilísticas e não probabilísticas. No caso de amostras não probabilísticas há uma preocupação com a representatividade, mas sem garantias da aleatoriedade.
Sobre esse tipo de seleção, é correto afirmar que:
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- Estatística DescritivaMedidas de DispersãoCovariância e Correlação
- Estatística InferencialEstimadoresEstimadores de Máxima Verossimilhança
Os pressupostos do modelo de regressão linear simples estão relacionados às propriedades dos estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e Máxima Verossimilhança (MV).
Sobre essas vinculações, é correto afirmar que:
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Suponha que determinada característica de uma população, representada pela variável X, tem função de densidade dada por:
\( f_x (x) = \theta. x^{\theta -1} para\,\,0\,<\,\theta\,<\,1 \)
Então o estimador do parâmetro \( \theta \) através do Método dos Momentos e usando a média populacional é igual a:
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Seja X variável aleatória com função de probabilidade dada por para \( P (X =k) =p^k ( 1 - p)^{1-k} \), para k = 0 e 1, onde X = 1 está associado a um sucesso e X = 0 a um fracasso. Suponha que uma AAS, \( X_1, X_2,...X_n \) é extraída para estimar p.
Se o método usado é de Máxima Verossimilhança, o estimador é:
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Sejam A, B e C três eventos de um mesmo espaço amostral de tal forma que \( (A \cup B) \subset C \) e \( A \cap B \ne \varnothing \)
Então, é correto afirmar que:
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Suponha que uma amostra de tamanho n = 6 será extraída de uma população de 20 indivíduos, sendo a idade a variável de interesse. A população é mostrada na íntegra a seguir.

A extração seguirá a técnica de amostragem sistemática, iniciando pelo indivíduo de ordem 4, acima grifado.
Se o intervalo de seleção é igual a três, a estimativa não tendenciosa da média populacional será igual a:
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