Analise as afirmações a seguir.
A amostragem é uma técnica de Controle Estatístico de Processos (CEP) usada para realizar inspeções em todos os produtos fabricados.
PORQUE
A inspeção de 100% das unidades produzidas é um requisito para certificação ABNT NBR ISO 9001:2000.
A esse respeito, conclui-se que
O objetivo de uma pesquisa era o de se obter, relativamente aos moradores de um bairro, informações sobre duas variáveis: nível educacional e renda familiar. Para cumprir tal objetivo, todos os moradores foram entrevistados e arguídos quanto ao nível educacional, e, dentre todos os domicílios do bairro, foram selecionados aleatoriamente 300 moradores para informar a renda familiar. As abordagens utilizadas para as variáveis nível educacional e renda familiar foram, respectivamente,
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z > 1,64) = 0,05, P(Z > 2) = 0,02, P(0 < Z < 2,4) = 0,49, P(0 < Z < 0,68) = 0,25
Se t tem distribuição de Student com 3 graus de liberdade P(t > 1,638) = 0,10
Se t tem distribuição de Student com 4 graus de liberdade P(t > 1,533) = 0,10
A experiência com trabalhadores de uma certa indústria indica que o tempo requerido para que um trabalhador, aleatoriamente selecionado, realize um serviço, é distribuído de maneira aproximadamente normal com desvio padrão de 12 minutos. Deseja- se, por meio de uma amostra aleatória, com reposição, estimar a média populacional. O tamanho desta amostra, para que a diferença em valor absoluto entre o verdadeiro valor populacional e sua estimativa seja de no máximo 2 minutos, com probabilidade de 96%, é
O peso de pacotes de café é uma variável aleatória X : N (µ, σ2). Uma máquina de encher pacotes de café está regulada para fazê-lo com µ = 500 g e σ2 = 100 g2 . Com o objetivo de manter sob controle a variabilidade do produto, a cada 30 minutos uma amostra aleatória de alguns pacotes é selecionada e testa-se se a variabilidade está controlada. Assim, desejando-se testar H0: σ2 = 100 contra σ2 ≠ 100 toma-se uma amostra de n = 16 pacotes de café e observa-se para a variância amostral o valor 160 g2. O valor observado da estatística apropriada ao teste é
O Questionário Digital da Amostra terá a finalidade de
Em uma pesquisa realizada numa grande região, apurou-se que 90% dos habitantes eram favoráveis à implantação de uma indústria. O tamanho da amostra desta pesquisa foi de 1.600 e considerou-se normal a distribuição amostral da frequência relativa dos habitantes da região a favor desta implantação. O intervalo de confiança de 95,5% encontrado para a proporção foi igual a [88,5% ; 91,5%]. Caso o tamanho da amostra tivesse sido de 2.500 e apurando-se a mesma proporção anterior, tem-se que a amplitude do intervalo de 95,5% seria de
Suponha que os salários dos trabalhadores numa certa região sejam descritos por uma variável populacional com média desconhecida e desvio padrão igual a R$200,00. Para se garantir, com 95% de probabilidade, que o valor da média amostral dos salários não diferirá do valor da média populacional por mais de R$10,00, a amostra aleatória simples deverá ter no mínimo, aproximadamente, o seguinte tamanho:
Para estimar a proporção p de pessoas acometidas por uma certa gripe numa população, uma amostra aleatória simples de 1600 pessoas foi observada e constatou-se que, dessas pessoas, 160 estavam com a gripe.
Um intervalo aproximado de 95% de confiança para p será dado por:
Com relação à teoria geral de amostragem, é correto afirmar que:
Com relação à teoria geral de amostragem, considere:
I. A realização de amostragem aleatória simples só é possível se o pesquisador possuir uma lista completa, descrevendo cada unidade amostral.
II. A amostragem estratificada consiste na divisão de uma população em grupos segundo alguma característica conhecida. Os estratos da população devem ser mutuamente exclusivos.
III. Em uma amostra por conglomerados, a população é dividida em sub-populações distintas.
IV. Na amostragem em dois estágios, a população é dividida em dois grupos: um será o grupo controle e o outro será o experimental.
É correto o que consta APENAS em
A amostragem estratificada proporcional, a amostragem por cotas e a amostragem por conglomerados são, respectivamente, amostragem:
Uma amostra aleatória de 100 elementos de uma população resultou em um erro padrão igual a 10 para uma variável X.
Admite-se que a média amostral de X siga uma distribuição normal. Com base nas informações anteriores, calcule o erro amostral de um intervalo bilateral de 95% de confiança para a média de X.
Numa cidade se publicam somente três jornais: A, B e C. Sabe-se que, dentre a população de adultos da cidade:
? 18% assinam A; 15% assinam B; 10% assinam C; 9% assinam A e B;
? 5% assinam A e C; 4% assinam B e C e 3% assinam os três jornais.
Dentre os que assinam pelo menos um jornal, a proporção dos que assinam A ou B é
Dentre 60 pessoas escaladas para participar de uma comissão, 40 são do partido A e 20 do partido B. O número de amostras estratificadas de 3 dessas pessoas que se pode formar, no caso de se fazer uma alocação proporcional ao tamanho do partido, é
Considere que uma pequena população seja composta de 12 pessoas com os seguintes pesos:
75 80 65 90 70 72 60 70 85 65 80 76
Com base nesses dados, julgue os itens que se seguem. Na amostragem sistemática, o peso médio esperado de uma amostra corresponde sempre ao peso médio da população.
Julgue os itens que se seguem, referentes às técnicas de amostragem e de inferência estatística.
No plano de amostragem por cotas, uma técnica probabilística, divide-se a população em classes de interesse e se seleciona uma quantidade de indivíduos de cada classe (quotas) para compor a amostra.
Julgue os itens que se seguem, referentes às técnicas de amostragem e de inferência estatística.
Uma pesquisa de âmbito nacional para obter a intenção dos brasileiros na eleição para presidente da República pode ser feita com base em uma amostragem que considera pelo menos três estágios: por região, por estado e por município.
Julgue os itens que se seguem, referentes às técnicas de amostragem e de inferência estatística.
Considerando-se que, em uma amostragem estratificada para proporções, todos os estratos apresentem a variância populacional igual a 0,25, é correto afirmar que a fórmula para o cálculo do tamanho da amostra se reduz ao caso de amostra aleatória simples.
No que concerne aos planos amostrais, julgue os itens a seguir.
No plano amostral por conglomerados, o coeficiente de correlação intraclasse mede o quanto os elementos dentro dos conglomerados são similares, sendo que, quanto maior for o coeficiente, mais heterogêneos são os conglomerados e melhores serão os resultados obtidos por meio desse tipo de plano amostral.
No que concerne aos planos amostrais, julgue os itens a seguir.
Considerando uma população finita, de N indivíduos, a média amostral, calculada a partir de amostra de tamanho n < N, é um estimador não viciado para a média populacional tanto no caso de a amostragem aleatória simples ser feita sem reposição quanto no caso em que é feita com reposição.
No que concerne aos planos amostrais, julgue os itens a seguir.
Tanto na amostragem estratificada quanto na amostragem por conglomerados, a população é dividida em grupos. Na amostragem por conglomerados, de cada grupo seleciona-se um conjunto de elementos; na amostragem estratificada, devem-se selecionar quais estratos serão amostrados e, desses, observar todos os elementos.
Uma população normal e de tamanho infinito apresenta uma média µ e variância populacional igual a 0,81. Pretende-se obter, a partir de uma amostra aleatória de tamanho 144 dessa população, um intervalo de confiança de 95% para µ. Considerando na distribuição normal padrão (Z) as probabilidades P(z > 1,96) = 0,025 e P(z > 1,64) = 0,05, o intervalo apresenta uma amplitude de
Uma amostra aleatória de 9 elementos foi extraída de uma população normal de tamanho infinito com média µ e variância desconhecida. O desvio padrão da amostra apresentou o valor de 1,25 e o intervalo de confiança de (1 - a) para µ: [14, 16] fo obtido com base nesta amostra. Sabe-se que para obtenção deste intervalo utilizou-se a distribuição t de Student com os correspondentes graus de liberdade, em que a probabilidade P (- T= t = T) = (1 - a). Se T > 0, então o valor de T é
Considere uma amostra aleatória de tamanho 4: (X, Y, Z, T) extraída de uma população normal de média µ e variância unitária. A classe de estimadores E = (K - 2) X - KY + (2 - K) Z + (K + 1) T é utilizada para estimar a média µ da população, sendo K um parâmetro real. Entre os estimadores desta classe, o mais eficiente apresenta uma variância igual a
Com relação às técnicas de amostragem de populações finitas,
julgue os seguintes itens.
Na amostragem estratificada, a alocação de Neyman consiste em um critério que permite obter os tamanhos amostrais dos estratos a partir da minimização da variância do estimador da média.
Com relação às técnicas de amostragem de populações finitas,
julgue os seguintes itens.
As amostragens aleatórias simples, sistemática, estratificada e por cotas representam planos de amostragem probabilísticos.
Com relação aos planos amostrais, julgue o próximo item.
A diferença principal entre amostragem estratificada e amostragem por conglomerados é que, no caso da estratificada, a população é dividida artificialmente em estratos, e, no caso da amostragem por conglomerados, a população já é naturalmente dividida em subpopulações.
A respeito de estimadores, julgue os itens a seguir.
A média amostral obtida com base em uma amostra aleatória simples é um estimador inconsistente da média populacional.
Se, em determinada fábrica, 10% das peças produzidas são
defeituosas, então, para fins de controle de qualidade, uma
distribuição binomial negativa deve ser usada na situação em que
se deseje, em uma amostra aleatória simples com reposição, obter a probabilidade de a terceira peça defeituosa ocorrer na décima retirada.
Se, em determinada fábrica, 10% das peças produzidas são
defeituosas, então, para fins de controle de qualidade, uma
distribuição binomial negativa deve ser usada na situação em que
se deseja calcular a probabilidade de a primeira peça defeituosa ocorrer na décima retirada, no caso de as peças serem retiradas por amostragem aleatória simples com reposição.
A respeito das técnicas de amostragem probabilística, NÃO é correto afirmar que
Em análise de conglomerados, por muitos chamada de análise de clusters, cita-se dois métodos conhecidos: o método hierárquico e o k-médias ( k-means ). Sobre o método hierárquico, pode-se afirmar:
Se uma amostra de tamanho n é desejada e a fração amostral da população, n/N, não é um inteiro, seu valor é arredondado para o número inteiro mais próximo. A seguir, conforme a lista é percorrida, cada k-ésima unidade consecutiva é selecionada. A lista NÃO pode estar ordenada por atributos.
As “dicas” referem-se ao tipo de amostragem:
Uma pesquisa realizada em uma região, por meio de uma amostra piloto, revelou que 80% de seus habitantes são favoráveis à realização de uma obra. Deseja-se obter um intervalo de confiança de 95% para esta proporção, com base em uma amostra de tamanho 256, considerando a população de tamanho infinito e que a distribuição amostral da frequência relativa dos habitantes favoráveis à obra é normal. Utilizando a informação da distribuição normal padrão (Z) que a probabilidade P(Z > 1,96) = 0,025, o intervalo de confiança apresenta uma amplitude igual a
Uma amostra aleatória de 49 pessoas de uma grande cidade é selecionada para usar somente uma marca de sabonete X durante um mês. Após este período, todas estas pessoas são convencidas a usar somente uma outra marca Y, também durante um mês. Posteriormente, para decidir se a marca Y é mais preferível que X, a um nível de significância de 5%, utilizou-se o teste dos sinais, considerando que ocorreram 35 sinais positivos para os que passaram a preferir Y e 14 negativos para os que preferiram X. Seja p a proporção populacional de sinais positivos e as hipóteses H0: p = 0,50 (hipótese nula) e H1 : p > 0,50 (hipótese alternativa). Com a aproximação da distribuição binomial pela normal, obteve-se o valor do escore r (sem a correção de continuidade) para comparação com o valor crítico z da distribuição normal padrão (Z). Então, r apresenta o valor de
Retira-se uma amostra aleatória simples, com reposição de n observações de uma população com distribuição uniforme no intervalo [10, 22]. Se a distribuição da média amostral X tem desvio padrão igual a 0,2, o valor de n é
Um analista deseja inspecionar um lote de 500 pacotes
com encomendas internacionais. Como essa inspeção requer a
abertura de cada pacote, ele decidiu fazê-la por amostragem,
selecionando n pacotes desse lote. O analista dispõe de um cadastro
que permite localizar precisamente cada pacote do lote por meio de
um código de identificação.
Com base nessas informações e nos conceitos de amostragem,
julgue os itens a seguir.
Se n = 50 pacotes selecionados aleatoriamente, então o fator de correção para populações finitas será superior a 0,85.
Um analista deseja inspecionar um lote de 500 pacotes
com encomendas internacionais. Como essa inspeção requer a
abertura de cada pacote, ele decidiu fazê-la por amostragem,
selecionando n pacotes desse lote. O analista dispõe de um cadastro
que permite localizar precisamente cada pacote do lote por meio de
um código de identificação.
Com base nessas informações e nos conceitos de amostragem,
julgue os itens a seguir.
Considere que o lote de pacotes seja dividido em dois estratos segundo a massa de cada pacote: o primeiro, formado por 400 pacotes que possuem massas inferiores a 1 kg, e o segundo, por 100 pacotes com massas superiores a 1 kg. Nessa situação, se o analista efetuar uma amostragem estratificada de tamanho n = 50 com alocação uniforme, então essa amostra deverá contemplar 40 pacotes do primeiro estrato e 10 pacotes do segundo.
Um analista deseja inspecionar um lote de 500 pacotes
com encomendas internacionais. Como essa inspeção requer a
abertura de cada pacote, ele decidiu fazê-la por amostragem,
selecionando n pacotes desse lote. O analista dispõe de um cadastro
que permite localizar precisamente cada pacote do lote por meio de
um código de identificação.
Com base nessas informações e nos conceitos de amostragem,
julgue os itens a seguir.
Na estimação de uma proporção p por amostragem aleatória simples, a variância do estimador é máxima quando p = 0,5.
Um analista deseja inspecionar um lote de 500 pacotes
com encomendas internacionais. Como essa inspeção requer a
abertura de cada pacote, ele decidiu fazê-la por amostragem,
selecionando n pacotes desse lote. O analista dispõe de um cadastro
que permite localizar precisamente cada pacote do lote por meio de
um código de identificação.
Com base nessas informações e nos conceitos de amostragem,
julgue os itens a seguir.
A disponibilidade do cadastro permite que o analista efetue uma seleção por amostragem aleatória simples ou por amostragem sistemática com base nos códigos de identificação dos pacotes.
Um analista deseja inspecionar um lote de 500 pacotes
com encomendas internacionais. Como essa inspeção requer a
abertura de cada pacote, ele decidiu fazê-la por amostragem,
selecionando n pacotes desse lote. O analista dispõe de um cadastro
que permite localizar precisamente cada pacote do lote por meio de
um código de identificação.
Com base nessas informações e nos conceitos de amostragem,
julgue os itens a seguir.
Se o analista optar pela amostragem sistemática, a seleção de uma amostra de tamanho n = 50 será efetuada de 10 em 10 pacotes, e o primeiro pacote a ser inspecionado será, necessariamente, o primeiro pacote registrado no cadastro.
Para criar um ranking das universidades brasileiras, um
pesquisador dispõe das seguintes variáveis: X1 = número de
professores doutores; X2 = quantidade de pesquisas publicadas
em periódicos nacionais; X3 = quantidade de pesquisas
publicadas em periódicos internacionais; X4 = área total do
campus; X5 = quantidade de cursos de pós-graduação.
Considerando essas informações e os conceitos de análise
multivariada, julgue os itens seguintes.
Na análise de conglomerados (clusters), a similaridade entre as observações pode ser medida com base na distância euclidiana ou na distância de Mahalanobis.
Para criar um ranking das universidades brasileiras, um
pesquisador dispõe das seguintes variáveis: X1 = número de
professores doutores; X2 = quantidade de pesquisas publicadas
em periódicos nacionais; X3 = quantidade de pesquisas
publicadas em periódicos internacionais; X4 = área total do
campus; X5 = quantidade de cursos de pós-graduação.
Considerando essas informações e os conceitos de análise
multivariada, julgue os itens seguintes.
O objetivo principal da análise de conglomerados é maximizar a homogeneidade das observações dentro do mesmo grupo, além de maximizar a heterogeneidade entre os grupos.
De uma amostra aleatória simples de 20 trabalhadores da
construção civil, foram obtidos os seguintes valores da
remuneração mensal, em salários-mínimos:
1, 3, 2, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 3, 2, 1, 1.
Considerando essas informações, julgue os próximos itens.
O coeficiente de assimetria é igual ou superior a zero.
De uma amostra aleatória simples de 20 trabalhadores da
construção civil, foram obtidos os seguintes valores da
remuneração mensal, em salários-mínimos:
1, 3, 2, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 3, 2, 1, 1.
Considerando essas informações, julgue os próximos itens.
A curtose é uma medida do grau de achatamento da distribuição, sendo definida em função do quarto momento central.
Texto para os itens de 74 a 80
Em um presídio, há 500 prisioneiros, dos quais 150 são
réus primários e os 350 restantes são réus reincidentes. Entre os
réus reincidentes, há 170 que cumprem penas de cinco anos ou
mais.
Com relação às informações do texto, julgue os itens a seguir.
Ainda com relação às informações do texto, e considerando que três presidiários sejam selecionados aleatoriamente (sem reposição), julgue os itens subseqüentes.
O número esperado de réus primários na amostra é superior a 1.
Considere uma variável aleatória com distribuição qualquer de uma população infinita. Em amostras aleatórias simples de tamanho n, retiradas desta população, a distribuição da média amostral tem:
Considere uma variável aleatória com distribuição Normal de média µ?0 e desvio padrão s?0, da qual se obtém uma amostra aleatória simples de tamanho n, e as afirmativas:
I. O intervalo de confiança de 90% para a média populacional independe do tamanho da amostra.
II. Em um intervalo de confiança de 99% para a média populacional, espera-se que, extraindo todas as amostras de mesmo tamanho dessa população, esse intervalo contenha µ 99% das vezes.
III. a média amostral é uma variável aleatória com distribuição Normal com média µ e variância s2 /n.
É correto afirmar que:
Considere que a variável estudada em uma população tenha distribuição Normal com média 500 e variância 900. Retirando-se todas as amostras aleatórias simples possíveis de tamanho 16, o erro padrão da distribuição amostral da média é:
A população de uma cidade é de 10.000 habitantes. Nela, a geração per capita de lixo obtida por um processo de amostragem é de 0,76 kg/hab.dia. O único aterro da cidade recebe todo o lixo coletado, e o nível de atendimento atual dos serviços de coleta de lixo é de 82%, com a compressividade de ¼. Com base nesses dados, a quantidade de lixo que atualmente vai para o aterro da cidade, em kg/dia, é
Seja uma população da qual se extrai uma amostra aleatória grande de tamanho n. Com relação à aplicação do método de reamostragem bootstrap, é correto afirmar que tal método
Um levantamento realizado em uma agência bancária revelou que, de cada 200 clientes, 60 terminam o mês com saldo negativo em conta-corrente. Se for tomada uma amostra aleatória de 20 clientes dessa agência, qual o valor esperado do número de clientes com saldo negativo em conta-corrente ao final do mês?
Instruções: Para responder à questão utilize, dentre as informações abaixo, as que julgar
adequadas. Se Ζ tem distribuição normal padrão,
então:
P(0< Ζ < 1) = 0,341 , P(0< Ζ < 1,6) = 0,445 , P(0< Ζ < 2) = 0,477
Uma variável aleatória X tem distribuição normal com média µ e desvio padrão 100. O tamanho da amostra para que a diferença, em valor absoluto, entre a média amostral e µ seja menor do que 2, com coeficiente de confiança de 89%, é
Uma amostra aleatória simples de tamanho 10 de uma densidade uniforme no intervalo (0,? ] forneceu os seguintes
2,12 3,46 5,90 7,34 5,31 7,88 6,02 6,54 1,07 0,38
A estimativa de máxima verossimilhança da média dessa densidade é:
Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn de uma densidade parametrizada por ? e sejam S1, S2, ... , Sk estatísticas conjuntamente suficientes. Considere uma estatística T não viesada para ? e defina
T' = E [T| S1 , S2 , ..., Sk
Avalie, então, as seguintes afirmativas:
I. T´ é uma estatística e é função de S1, S2,... , Sk.
II. T´ é um estimador não-viesado de ?.
III. A variância de T´ é menor ou igual à variância de T para todo ?.
Assinale:
Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn de uma istribuição exponencial com média 1/? , n = 2. O estimador não viesado de variância uniformemente mínima de ? é
A razão das variâncias do estimador de proporção numa população de tamanho N, sob os esquemas de amostragem aleatória simples de tamanho n com reposição e sem reposição é:
A respeito dos principais tipos de amostragem, é correto afirmar que:
Para uma população de 10 indivíduos é retirada uma amostra de 3 indivíduos, sem reposição. Assim, o número de amostras possíveis é
Sobre planos de amostragem (PA) para controle estatístico de qualidade é correto afirmar que em PA
Com relação aos procedimentos de Amostragem Aleatória Simples (AAS), Amostragem Aleatória Estratificada (AAE) e Amostragem Aleatória por Conglomerados (AAC), NÃO é correto afirmar que
Julgue o item subsequente, relativo à família exponencial de
distribuições.
Se x1,x2,....xn for uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição geométrica de parâmetro p, então ∑x1 será uma estatística suficiente para p.
Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Com relação a uma amostra aleatória simples X1,X2,...Xn retirada de uma distribuição exponencial com média λ–1, a estatística T(x) = ∑X1 será suficiente para a estimação de λ–1
Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
O intervalo de confiança para a proporção p, com base em uma amostra aleatória simples retirada da distribuição de Bernoulli, pode ser construído usando-se a aproximação da binomial pela normal. Como a média e a variância dependem desse parâmetro desconhecido p, esse intervalo poderá ser construído pelo método conservativo (usando-se o máximo valor permitido para a variância populacional) ou pelo não conservativo (usando-se a estimativa de máxima verossimilhança para a variância populacional). No caso conservativo, a amplitude do intervalo de confiança será menor que a amplitude do intervalo não conservativo somente se o verdadeiro valor do parâmetro for inferior a 1/4 ou superior a 3/4.
Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 25 a 35.
Considere uma amostra aleatória simples com reposição, em que o erro máximo de estimação da média populacional µ seja de 10 unidades, a variância populacional da variável de interesse seja 150, e o percentil z = 2 da distribuição normal padrão relacione-se ao nível de confiança de 95% para µ. Nesse caso, para que o erro máximo seja de 10 unidades com 95% de confiança, o tamanho mínimo da amostra deverá ser superior a 10 observações.
Julgue o item subsecutivo, relativo a planejamento e organização
de pesquisas.
As diferenças entre população-alvo e população acessível devem ser avaliadas no processo de amostragem e na consequente inferência.
Instruções: Para resolver às questões de números 38 a 40, considere as informações a seguir:
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,84) = 0,80, P(Z < 1,5) = 0,933, P(Z < 1,96) = 0,975, P(Z < 2,5) = 0,994.
Testes realizados pela industria Cookwell indicam que seu forno de microondas tem probabilidade 0,1 de apresentar a 1a falha antes de 1000 horas de uso. Um novo método de produção está sendo implantado e os técnicos garantem que a probabilidade acima deve diminuir. Com o objetivo de verificar esta afirmação, tomou-se uma amostra de 144 aparelhos e os resultados indicaram 9 com a 1a falha antes de 1000 horas de uso. O valor do nível descritivo do teste, calculado através da proporção amostral, supondo que a mesma tem distribuição aproximadamente normal e não considerando qualquer correção de continuidade, é,
Uma amostra aleatória simples de tamanho n é tomada de uma população de tamanho N. Sabe-se que N = 10 n e que a variância populacional é σ2. A variância da média amostral é dada por
Seja (X, Y, Z) uma amostra aleatória de tamanho 3 extraída, com reposição, de uma população normal de média µ diferente de zero. Dado que o estimador E = x⁄2 + y⁄3 + KZ , sendo K um parâmetro real, para a média µ é não viesado, então o valor de K é tal que
Com relação a estatística, julgue os itens seguintes.
Considere que, com base em um levantamento amostral, um pesquisador tenha observado que determinada medida antropométrica dos indivíduos de um grupo A é, em média, igual ao dobro dessa mesma medida em indivíduos do grupo B, e que, com base nessa observação, o pesquisador tenha concluído que essa mesma relação deve ocorrer na população. Com base nessas informações, é correto afirmar que o pesquisador não seguiu os princípios essenciais para a elaboração de inferências estatísticas, pois a simples avaliação visual (ou descritiva) da diferença entre médias de grupos pode não refletir o comportamento populacional, já que há outros aspectos relevantes para a análise, como o tamanho da amostra e a variabilidade das medidas dentro de cada grupo de indivíduos.
De 30 caminhões de entrega de encomendas de uma grande loja de departamentos, 6 emitem excesso de poluentes. Selecionam-se aleatoriamente e sem reposição uma amostra de n caminhões para a inspeção de poluentes. Seja X a variável aleatória que representa o número de caminhões com excesso de poluentes na amostra. Sabendo-se que a média de X é 2,4, o valor de n é
Uma variável aleatória X tem uma distribuição normal com uma variância igual a 2,25 e uma população considerada de tamanho infinito. Uma amostra aleatória de tamanho igual a 144, desta população, apresentou uma média igual a 20 e um intervalo de confiança de amplitude igual a 0,55, a um nível de confiança (1-a). Caso o tamanho da amostra tivesse sido de 100 e a média da amostra apresentasse o mesmo valor encontrado na amostra anterior, o intervalo de confiança, a um nível de confiança (1-a), seria igual a
clientes em atraso (N) 45 20 10 3 2
meses em atraso (X) 0 1 2 3 4
A tabela acima mostra a distribuição de frequências do número de meses em atraso nos pagamentos das prestações dos financiamentos de crédito em um grupo de 80 clientes de certa empresa. Considerando que esses clientes formam uma amostra aleatória simples e que atraso é considerado quando X > 0, julgue os itens que se seguem, com base nessas informações.
A variável X representa uma variável qualitativa em escala ordinal.
clientes em atraso (N) 45 20 10 3 2
meses em atraso (X) 0 1 2 3 4
A tabela acima mostra a distribuição de frequências do número de meses em atraso nos pagamentos das prestações dos financiamentos de crédito em um grupo de 80 clientes de certa empresa. Considerando que esses clientes formam uma amostra aleatória simples e que atraso é considerado quando X > 0, julgue os itens que se seguem, com base nessas informações.
O percentual de clientes com atrasos iguais ou superiores a 3 meses nas prestações é inferior a 10%.
clientes em atraso (N) 45 20 10 3 2
meses em atraso (X) 0 1 2 3 4
A tabela acima mostra a distribuição de frequências do número de meses em atraso nos pagamentos das prestações dos financiamentos de crédito em um grupo de 80 clientes de certa empresa. Considerando que esses clientes formam uma amostra aleatória simples e que atraso é considerado quando X > 0, julgue os itens que se seguem, com base nessas informações.
O diagrama de dispersão permite representar corretamente a distribuição de frequências da variável X.
clientes em atraso (N) 45 20 10 3 2
meses em atraso (X) 0 1 2 3 4
A tabela acima mostra a distribuição de frequências do número de meses em atraso nos pagamentos das prestações dos financiamentos de crédito em um grupo de 80 clientes de certa empresa. Considerando que esses clientes formam uma amostra aleatória simples e que atraso é considerado quando X > 0, julgue os itens que se seguem, com base nessas informações.
A distribuição exponencial é um modelo de probabilidade que permite descrever adequadamente a variável X.
clientes em atraso (N) 45 20 10 3 2
meses em atraso (X) 0 1 2 3 4
A tabela acima mostra a distribuição de frequências do número de meses em atraso nos pagamentos das prestações dos financiamentos de crédito em um grupo de 80 clientes de certa empresa. Considerando que esses clientes formam uma amostra aleatória simples e que atraso é considerado quando X > 0, julgue os itens que se seguem, com base nessas informações.
A média de X é superior a 1 mês.
clientes em atraso (N) 45 20 10 3 2
meses em atraso (X) 0 1 2 3 4
A tabela acima mostra a distribuição de frequências do número de meses em atraso nos pagamentos das prestações dos financiamentos de crédito em um grupo de 80 clientes de certa empresa. Considerando que esses clientes formam uma amostra aleatória simples e que atraso é considerado quando X > 0, julgue os itens que se seguem, com base nessas informações.
A variável X apresenta assimetria à direita.
clientes em atraso (N) 45 20 10 3 2
meses em atraso (X) 0 1 2 3 4
A tabela acima mostra a distribuição de frequências do número de meses em atraso nos pagamentos das prestações dos financiamentos de crédito em um grupo de 80 clientes de certa empresa. Considerando que esses clientes formam uma amostra aleatória simples e que atraso é considerado quando X > 0, julgue os itens que se seguem, com base nessas informações.
Suponha que seja selecionada aleatoriamente nova amostra aleatória simples de clientes da referida empresa. Nesse caso, a média amostral da variável X obtida com base nessa nova amostra será igual àquela produzida pela primeira amostra.
Um instituto de pesquisa deseja avaliar o efeito da redução do imposto sobre produtos industrializados (IPI) para veículos automotores na venda de veículos novos. Esse instituto obteve as seguintes estatísticas descritivas acerca do volume vendido, antes (X1) e depois (X2) da redução do IPI:
X1: n1 = 31 x1 = 90 s21 = 12; X2: n2 = 28 x2 = 115 s22 = 9, em que n, x, e s2 correspondem, respectivamente, ao tamanho da amostra, à média aritmética e à variância amostral. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Sob a hipótese de igualdade das variâncias ( σ21 = σ22 ) a estimativa da variância combinada será inferior a 10,5.
Um instituto de pesquisa deseja avaliar o efeito da redução do imposto sobre produtos industrializados (IPI) para veículos automotores na venda de veículos novos. Esse instituto obteve as seguintes estatísticas descritivas acerca do volume vendido, antes (X1) e depois (X2) da redução do IPI:
X1: n1 = 31 x1 = 90 s21 = 12; X2: n2 = 28 x2 = 115 s22 = 9, em que n, x, e s2 correspondem, respectivamente, ao tamanho da amostra, à média aritmética e à variância amostral. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Considere a hipótese nula µ1= µ2 , que a estatística do teste t tenha sido igual a 29 e que as distribuições dos dados tenham sido normais. Nessa situação, há fortes evidências de que a redução do IPI produziu efeito significativo no volume de vendas de veículos novos.
Um instituto de pesquisa deseja avaliar o efeito da redução do imposto sobre produtos industrializados (IPI) para veículos automotores na venda de veículos novos. Esse instituto obteve as seguintes estatísticas descritivas acerca do volume vendido, antes (X1) e depois (X2) da redução do IPI:
X1: n1 = 31 x1 = 90 s21 = 12; X2: n2 = 28 x2 = 115 s22 = 9, em que n, x, e s2 correspondem, respectivamente, ao tamanho da amostra, à média aritmética e à variância amostral. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Para se avaliar a tendência de aumento no volume das vendas com base no teste t, utiliza-se o teste bilateral, e, nesse caso, o P-valor do teste bilateral deverá ser calculado multiplicando-se por 2 o P-valor do teste unilateral correspondente.
Um instituto de pesquisa deseja avaliar o efeito da redução do imposto sobre produtos industrializados (IPI) para veículos automotores na venda de veículos novos. Esse instituto obteve as seguintes estatísticas descritivas acerca do volume vendido, antes (X1) e depois (X2) da redução do IPI:
X1: n1 = 31 x1 = 90 s21 = 12; X2: n2 = 28 x2 = 115 s22 = 9, em que n, x, e s2 correspondem, respectivamente, ao tamanho da amostra, à média aritmética e à variância amostral. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Sob a hipótese de igualdade das variâncias populacionais ( σ21 = σ22 ) o teste t para a hipótese (nula) de igualdade das médias populacionais ( µ1 = µ2) possui 57 graus de liberdade.
Um instituto de pesquisa deseja avaliar o efeito da redução do imposto sobre produtos industrializados (IPI) para veículos automotores na venda de veículos novos. Esse instituto obteve as seguintes estatísticas descritivas acerca do volume vendido, antes (X1) e depois (X2) da redução do IPI:
X1: n1 = 31 x1 = 90 s21 = 12; X2: n2 = 28 x2 = 115 s22 = 9, em que n, x, e s2 correspondem, respectivamente, ao tamanho da amostra, à média aritmética e à variância amostral. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
O fato de a variância amostral da variável X2 ser menor que aquela observada para X1 deve-se exclusivamente ao fato de o tamanho da amostra de X2 ser inferior ao de X1.
Um instituto de pesquisa deseja avaliar o efeito da redução do imposto sobre produtos industrializados (IPI) para veículos automotores na venda de veículos novos. Esse instituto obteve as seguintes estatísticas descritivas acerca do volume vendido, antes (X1) e depois (X2) da redução do IPI:
X1: n1 = 31 x1 = 90 s21 = 12; X2: n2 = 28 x2 = 115 s22 = 9, em que n, x, e s2 correspondem, respectivamente, ao tamanho da amostra, à média aritmética e à variância amostral. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Se o instituto utilizar os valores das variâncias populacionais, a estatística do teste de igualdade das médias terá 57 graus de liberdade.
Um instituto de pesquisa deseja avaliar o efeito da redução do imposto sobre produtos industrializados (IPI) para veículos automotores na venda de veículos novos. Esse instituto obteve as seguintes estatísticas descritivas acerca do volume vendido, antes (X1) e depois (X2) da redução do IPI:
X1: n1 = 31 x1 = 90 s21 = 12; X2: n2 = 28 x2 = 115 s22 = 9, em que n, x, e s2 correspondem, respectivamente, ao tamanho da amostra, à média aritmética e à variância amostral. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Se a hipótese alternativa for µ1 ≤ µ2 e se o numerador do teste for calculado com base na diferença x1 - x2, então os mesmos resultados serão obtidos alterando-se a hipótese alternativa para µ1 ≥ µ2 ou µ1 ≠ µ2.
Um pesquisador buscou a opinião de clientes de uma agência bancária acerca do tempo de atendimento e efetuou uma amostragem por cotas. Nessa agência, circulam diariamente 5.000 clientes, e o tamanho amostral foi calculado fixando-se uma margem de erro ξ em um plano de amostragem aleatória simples sem reposição (AASs). A respeito dessa pesquisa, julgue o seguinte item.
O erro da pesquisa realizada por cotas tende a ser diferente do valor ξ fixado no plano amostral por AASs, e, na amostragem por cotas, a magnitude do erro pode não ser facilmente calculada.
Com relação aos testes não paramétricos, julgue o item.
Para a comparação de duas amostras independentes, são utilizados tanto o teste de Wilcoxon como o de Wilcoxon-Mann-Whitney.
Com relação aos testes não paramétricos, julgue o item.
Quando a hipótese de normalidade é satisfeita, em pequenas amostras, o teste dos sinais é mais poderoso que o teste t para amostras pareadas, já que a distribuição t possui caudas mais pesadas que a distribuição normal padrão.
Julgue o item considerando o cenário de amostragem aleatória simples, processo de amostragem probabilística no qual todas as n unidades amostrais, das N unidades que compõem a população (N > n), possuem as mesmas probabilidades de seleção.
Na amostragem aleatória simples, a ordem dos elementos na amostra não é relevante: as amostras {X, Y, Z} e {Z, X, Y}, por exemplo, são consideradas idênticas.
Julgue o item considerando o cenário de amostragem aleatória simples, processo de amostragem probabilística no qual todas as n unidades amostrais, das N unidades que compõem a população (N > n), possuem as mesmas probabilidades de seleção.
Ao se realizar o cálculo do tamanho da amostra para um levantamento sobre uma população finita de tamanho N, o fator de correção para populações finitas corresponde a uma grandeza sempre inferior a 1.
Julgue o item considerando o cenário de amostragem aleatória simples, processo de amostragem probabilística no qual todas as n unidades amostrais, das N unidades que compõem a população (N > n), possuem as mesmas probabilidades de seleção.
Em uma população de N = 15 elementos, o número de possíveis amostras de tamanho n = 2 é igual a 210.
Considere que uma população composta por 100 indivíduos seja estratificada da seguinte maneira: o estrato 1 contempla 50 indivíduos, o estrato 2 é composto por 30 indivíduos e o estrato 3 é formado por 20 indivíduos. Com base nessas informações, julgue o item.
Suponha que se deseje tomar uma amostra dessa população optando-se pela alocação proporcional ao tamanho dos estratos. Nessa situação, sendo amostrados 9 indivíduos do estrato 2, é correto inferir que a quantidade de indivíduos na amostra era igual a 27.
A respeito de amostragem por conglomerados, julgue o item.
Na amostragem por conglomerados em estágio único, é possível fixar, a priori, o tamanho exato da amostra total ainda que os tamanhos dos conglomerados sejam diferentes.
Pesquisadores desenvolveram um novo dispositivo para medir a velocidade de uma aeronave e, em um oratório especial, submeteram uma amostra aleatória de 36 réplicas da aeronave (amostra A) a um teste de operação, medindo a temperatura mínima necessária para o bom funcionamento de cada réplica.
Considerando essa situação, julgue os itens que se seguem, acerca de inferência estatística.
Considere que o intervalo de confiança de 95% para a média da temperatura mínima de operação do novo dispositivo tenha sido [!47 ºC; !45 ºC]. Nessa situação, se o nível de confiança aumentar de 95% para 99%, a amplitude do intervalo de confiança de 99% será inferior a 2 ºC.
Com relação à amostragem aleatória simples em população de tamanho finito, julgue os itens seguintes.
Considere os métodos clássicos para a determinação do tamanho mínimo da amostra para a estimação da média populacional com base em uma amostra aleatória simples. Nesse caso, se o tamanho mínimo da amostra para uma seleção com reposição — nc — for 3⁄2 do tamanho mínimo correspondente para uma seleção sem reposição — ns —, então o tamanho da população será igual ao triplo de nc.
O comandante de um batalhão do Corpo de Bombeiros dispõe de uma amostra de tamanho n do tempo X, necessário para atender a uma chamada de emergência. Com o objetivo de conhecer a distribuição de tal variável, o comandante aplicou o seguinte esquema de reamostragem: dessa amostra original seleciona-se uma nova amostra aleatória simples com reposição de tamanho n e calcula-se o tempo mediano da chamada. Esse procedimento é replicado M vezes, em que M é um número grande o suficiente, resultando em uma distribuição amostral empírica de tempos medianos.
Com base nessa situação hipotética, julgue os próximos itens, relativos ao método computacional descrito.
O número de replicações M não depende do tamanho n da amostra original.
Considerando que, a fim de verificar se o pagamento de determinado benefício estava de acordo com critérios definidos, um analista tenha selecionado uma amostra aleatória de 100 pessoas, entre os 2.000 beneficiários existentes na base de dados, e considerando, ainda, que p representa a proporção populacional de benefícios corretamente pagos, julgue os próximos itens.
Se p = 0,8 e se X é a variável aleatória que representa o número de pessoas observadas na amostra cujos benefícios estão sendo corretamente pagos, então o valor esperado de X é igual a 80.
Considerando que, a fim de verificar se o pagamento de determinado benefício estava de acordo com critérios definidos, um analista tenha selecionado uma amostra aleatória de 100 pessoas, entre os 2.000 beneficiários existentes na base de dados, e considerando, ainda, que p representa a proporção populacional de benefícios corretamente pagos, julgue os próximos itens.
Caso o cadastro dos beneficiários seja ordenado pelo valor do benefício, então a amostragem sistemática definirá estratos internamente homogêneos e conglomerados internamente heterogêneos.
Os estimadores θn e θ*n são estimadores pontuais do parâmetro θ de certa distribuição, em que n representa o tamanho da amostra. Nesse caso, o estimador θ