Banco de Questões de Concursos

Independentemente do fato de o estimador ser do tipo mínimos quadrados ordinários ou de máxima verossimilhança, os parâmetros estimados do modelo de regressão linear serão os mesmos.

Considere-se que a proporção de processos que levam mais de 365 dias para serem concluídos, estimada a partir da amostra, seja igual a 0,3. Caso se deseje testar que a verdadeira proporção na população seja 0,5, considerando uma amostra de…

Nessa situação, o peso amostral é diferente para cada unidade amostral.

Uma vez coletada a amostra de processos, então, o tempo médio que os processos levam para serem concluídos pode ser calculado pela média do tempo dos processos, ponderado pelo peso amostral.

Caso se deseje saber a proporção de processos que levam mais de 365 dias para serem concluídos, então, uma amostra com menos de 500 processos seria suficiente, com 95% de confiança e 5% de erro amostral.

Na situação descrita, o intervalo de confiança pode ser corretamente calculado pela fórmula x̅±ty/₂(n-₁)Var(x̅), em que y corresponde ao nível de confiança e n é o tamanho da amostra.

Seria necessário analisar menos de 500 processos para se ter um erro amostral em relação à média de 5%, com 95% de confiança e coeficiente de variação CV = 0,7.

Para o estudo em questão, recomenda-se a técnica de amostragem aleatória simples, uma vez que não existem grupos específicos na população a ser analisada e o custo é irrelevante.

Para uma amostra suficientemente grande, Sn segue, aproximadamente, uma distribuição normal.

Com base na lei fraca dos grandes números, Sn converge, em probabilidade, para 2.

Se M = min {X₁,…,Xn }, então P(M > 1) = e-⁵n .

A seguir, é apresentada a função de densidade da variável aleatória W = 5X. [imagem]

A função de densidade da soma Y = X₁ +⋯+ Xn é dada pela forma a seguir. [imagem]

A variável aleatória D = e-⁵x segue distribuição uniforme no intervalo [0, 1].

O valor esperado de X é igual a 5.

Se x > 8, a função de densidade de probabilidade de X é igual a zero.

P(X ≥ 4) = 0,25.

A média de X é inferior a 4.

A covariância entre T e Z é igual a 1.

O desvio padrão da diferença T − X é igual a 2.