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Suponha que uma amostra aleatória X1, X2, ..., X10, de tamanho n =10 será obtida de uma distribuição Bernoulli (θ), θ desconhecido.

Pretende-se usar uma densidade a priori Beta com parâmetros α = 2 e β = 2 e que será usada uma função de perda quadrática L(θ, a) = (θ – a)2, com 0 < θ < 1 e 0 < a < 1.

Nesse caso, se forem observados 5 “sucessos”, a estimativa de Bayes para θ será igual a
 

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Suponha um modelo de regressão linear p-variado dado por:

Y = Xβ + ε

em que Y é um vetor (n x 1), X é uma matriz (n x p) conhecida, β é um vetor de parâmetros (p x 1) e ε é um vetor de erros tal que E[ ε ] = 0, V[ε ] = Iσ2, de modo que os elementos de ε são não correlacionados, I é a matriz identidade.

Nesse caso, se X’ é a matriz transposta da matriz X, a solução das equações normais é dada por
 

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Uma aproximação para os possíveis valores assumidos por uma variável aleatória uniforme no intervalo (0,1) pode ser obtida usando-se o método congruencial multiplicativo (MCM).

Avalie se o MCM apresenta as seguintes características:

I. É um método simples e de uso extensivo.
II. O MCM gera uma sequência de números pseudoaleatórios.
III. O MCM parte de um valor inicial x0 e calcula recursivamente os valores sucessivos xn, n ≥ 1.

Está correto o que se afirma em
 

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Considere que no ajuste de uma reta de regressão linear

Y = β0 + β1X + ε,

a seguinte tabela de Análise da Variância (com dados parcialmente omitidos) foi obtida:

Fonte Soma de Quadrados Graus de liberdade Média Quadrática
Regressão 4.800    
Resíduo     s2
Total 10.190 99  

O valor de s2 é igual a

 

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A tabela a seguir mostra os dados de temperatura de 10 indivíduos obtidos antes e depois da aplicação de um determinado tratamento. O problema é testar a hipótese de que não há efeito de tratamento na mediana das temperaturas.

Indivíduo Temperatura (°C)
Antes Depois
1 36,0 36,6
2 38,2 37,5
3 37,3 38,1
4 39,0 38,5
5 37,2 37,3
6 39,5 37,6
7 38,0 37,6
8 37,0 36,8
9 38,1 37,2
10 37,9 37,6

Um valor da estatística de teste de Wilcoxon para esses dados é igual a

 

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Se uma densidade pertence à família exponencial, então ela podeser escrita como

f(x) = a(θ)b(x) exp{c(θ)d(x)}, sendo a, b, c e d funções.

Lembremos que se uma amostra aleatória X1, X2, ..., Xn é obtida de uma densidade que pertence à família exponencial, então, pelo critério de fatorização, uma estatística suficiente é dada por
 

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Para testar a hipótese nula de independência entre dois atributos A e B a seguinte tabela de contingências 2x2 foi obtida:

  Atributo A
Presente Ausente
Atributo B Presente 120 80
Ausente 60 140

O valor da estatística qui-quadrado usual para esses dados é aproximadamente igual a

 

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Para testar H0: p = 0,5 versus H1: p = 0,8, em que p é o parâmetro de uma densidade Bernoulli (p), uma amostra X1, X2, X3, X4, de tamanho 4, será obtida e será usado o critério de decisão que rejeitará H0 se X1 + X2 + X3 + X4 ≥ 3.

Nesse caso, a soma das probabilidades de erro tipo I e tipo II desse critério é aproximadamente igual a
 

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Deseja-se testar H0: μ ≥ 50 versus H1: μ < 50 em que μ é a média populacional de uma variável aleatória contínua suposta normalmente distribuída com variância conhecida σ2 = 100.

Se uma amostra aleatória simples de tamanho n = 36 for obtida, e se \( \overline{x} \) é o valor observado da média amostral, então o critério uniformemente mais poderoso de tamanho α = 5% rejeitará H0 se
 

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Se uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn, de tamanho n, for obtida de uma densidade exponencial com parâmetro \(θ\), e se é a média amostral, então \(\overline{X}\) tem distribuição

 

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