Banco de Questões de Concursos

Julgue o seguinte item, considerando duas variáveis aleatórias R e S , tais que E[R] = E[S] = 0,\,\,E[R^2] = 9,\,\,E[S^2] = 4 e Cov[R,S] = -6. Se R e S seguem distribuições normais, então a combinação linear R + { \large 3 \over 2} S també…

Julgue o seguinte item, considerando duas variáveis aleatórias R e S , tais que E[R] = E[S] = 0,\,\,E[R^2] = 9,\,\,E[S^2] = 4 e Cov[R,S] = -6. A correlação entre (R + S) e (R - S) é igual a 1.

Julgue o seguinte item, considerando duas variáveis aleatórias R e S , tais que E[R] = E[S] = 0,\,\,E[R^2] = 9,\,\,E[S^2] = 4 e Cov[R,S] = -6. O valor esperado de (R + S)2 é igual 1.

Para uma variável aleatória X, de média E(X) = \mu e variância Var(X) = \sigma^2, uma amostra aleatória de tamanho n é constituída por um conjunto \left \{ X_1, X_2, \cdots, X_n \right \} de n variáveis aleatórias idênticas a X e estatistic…

Para uma variável aleatória X, de média E(X) = \mu e variância Var(X) = \sigma^2, uma amostra aleatória de tamanho n é constituída por um conjunto \left \{ X_1, X_2, \cdots, X_n \right \} de n variáveis aleatórias idênticas a X e estatistic…

Para uma variável aleatória X, de média E(X) = \mu e variância Var(X) = \sigma^2, uma amostra aleatória de tamanho n é constituída por um conjunto \left \{ X_1, X_2, \cdots, X_n \right \} de n variáveis aleatórias idênticas a X e estatistic…

Para uma variável aleatória X, de média E(X) = \mu e variância Var(X) = \sigma^2, uma amostra aleatória de tamanho n é constituída por um conjunto \left \{ X_1, X_2, \cdots, X_n \right \} de n variáveis aleatórias idênticas a X e estatistic…

Para uma variável aleatória X, de média E(X) = \mu e variância Var(X) = \sigma^2, uma amostra aleatória de tamanho n é constituída por um conjunto \left \{ X_1, X_2, \cdots, X_n \right \} de n variáveis aleatórias idênticas a X e estatistic…

Um modelo de regressão linear entre uma variável aleatória (dependente) e uma variável não aleatória X (independente) é definido por Y = \beta_0 + \beta_1 X + \varepsilon, em que \varepsilon, denominado erro aleatório, é uma variável aleat…

Um modelo de regressão linear entre uma variável aleatória (dependente) e uma variável não aleatória X (independente) é definido por Y = \beta_0 + \beta_1 X + \varepsilon, em que \varepsilon, denominado erro aleatório, é uma variável aleat…

Um modelo de regressão linear entre uma variável aleatória (dependente) e uma variável não aleatória X (independente) é definido por Y = \beta_0 + \beta_1 X + \varepsilon, em que \varepsilon, denominado erro aleatório, é uma variável aleat…

Um modelo de regressão linear entre uma variável aleatória (dependente) e uma variável não aleatória X (independente) é definido por Y = \beta_0 + \beta_1 X + \varepsilon, em que \varepsilon, denominado erro aleatório, é uma variável aleat…

Um modelo de regressão linear entre uma variável aleatória (dependente) e uma variável não aleatória X (independente) é definido por Y = \beta_0 + \beta_1 X + \varepsilon, em que \varepsilon, denominado erro aleatório, é uma variável aleat…

Um modelo de regressão linear entre uma variável aleatória (dependente) e uma variável não aleatória X (independente) é definido por Y = \beta_0 + \beta_1 X + \varepsilon, em que \varepsilon, denominado erro aleatório, é uma variável aleat…

Para uma variável aleatória X  e um parâmetro \theta , associado à distribuição de probabilidade de X , pode-se utilizar um estimador \hat{ \theta} para testar a hipótese do parâmetro \theta assumir um valor específico \theta_0. A fim de…

Para uma variável aleatória X  e um parâmetro \theta , associado à distribuição de probabilidade de X , pode-se utilizar um estimador \hat{ \theta} para testar a hipótese do parâmetro \theta assumir um valor específico \theta_0. A fim de…

Para uma variável aleatória X  e um parâmetro \theta , associado à distribuição de probabilidade de X , pode-se utilizar um estimador \hat{ \theta} para testar a hipótese do parâmetro \theta assumir um valor específico \theta_0. A fim de…

Para uma variável aleatória X  e um parâmetro \theta , associado à distribuição de probabilidade de X , pode-se utilizar um estimador \hat{ \theta} para testar a hipótese do parâmetro \theta assumir um valor específico \theta_0. A fim de…

No que se refere a técnicas de amostragem, julgue o item que se segue. Em uma amostragem estratificada, deve-se fixar a probabilidade de escolher um elemento do estrato como igual à porcentagem do estrato em relação à população.

No que se refere a técnicas de amostragem, julgue o item que se segue. O tipo de amostragem é sistemático se, em uma linha de produção, a cada 50 itens produzidos, o último é retirado para fazer uma amostra semanal e medir a quantidade de i…