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Questões de concursos de Estatística para VUNESP

Leia os enunciados, as respostas e os comentários dos professores. Para estudar, usar a revisão espaçada e acompanhar seu progresso, entre na sua conta.

FC281631 · Estatística

Uma rede de supermercados deseja fazer uma estimativa pontual da população P de um grande condomínio, pois projeta nas proximidades uma nova filial. Uma primeira informação que obtém nesse sentido é a de que no condomínio há 480 residências

VUNESP · 2018

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FC281632 · Estatística

Sejam X1, ..., Xn uma amostra aleatória independente e identicamente distribuída de tamanho n da variável aleatória X que tem distribuição Poisson de parâmetro θ. Sejam os estimadores, \(\hat{ \theta}_1 = 2 \bar{X}\) e \(\hat{ \theta}_2 = 2

VUNESP · 2024

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FC281633 · Estatística

Em uma população finita de N indivíduos, ao considerarmos uma variável de interesse X, a média e a variância populacionais serão obtidas por µ = \(\frac{1}{N}\)\(\textstyle \sum_{i=1}^N X_i\) e σ2 = \(\frac{1}{N}\) \(\textstyle \sum_{i=1}^N

VUNESP · 2021

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FC281634 · Estatística

Uma amostra aleatória de tamanho 3 (X, Y, Z) é extraída, com reposição, de uma população normalmente distribuída com média μ e variância unitária. Seja E = (m – 1)X – (m – n)Y – (4 – n)Z a classe dos estimadores não viesados utilizados para

VUNESP · 2021

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FC281635 · Estatística

Dois estimadores não viesados, \(E_1\) = mX + nY + 2mZ e \(E_2\) = mX + (m + n)Y + 2nZ, são utilizados para estimar a média \(μ\) de uma população normal com variância igual a 49. ( X , Y , Z) c or responde a uma amostra aleatória, extraída

VUNESP · 2020

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FC281636 · Estatística

Uma amostra aleatória \((X_1, X_2)\) é extraída, com reposição, de uma população correspondente a uma variável aleatória X normalmente distribuída, com média μ e variância unitária. Dois estimadores não viesados, \(E_1 = 4mX_1 + 2nX_2\) e \

VUNESP · 2019

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FC281637 · Estatística

Seja {2, 3, 4, 6, 7, 8} uma amostra de uma população cuja distribuição é desconhecida. Determine o estimador de mínimos quadrados para a média dessa população e assinale a alternativa correta.

VUNESP · 2023

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FC281638 · Estatística

Considere uma regressão simples \(y = \alpha + \beta x + ε\), estimada por mínimos quadrados ordinários. Sabendo-se que cov(x,y) = 0,2, var(x) = 4 e var(y) = 16, o estimador de mínimos quadrados para \(\beta\) será dado por:

VUNESP · 2023

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FC281639 · Estatística

Uma regressão simples é estimada pelo método dos mínimos quadrados ordinários. A soma dos resíduos dessa regressão será zero

VUNESP · 2022

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FC281640 · Estatística

Um Estatístico está estudando a relação entre duas variáveis, o Nível Socioeconômico (X) e o Desempenho no ENEM (Y), visando a ajustar uma função aos dados. Pode-se estimar os parâmetros do modelo por:

VUNESP · 2021

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FC281641 · Estatística

Seja uma população de tamanho dez, em que as unidades de investigação são representadas por: A, B, C, D, E, F, G, H, I e J. O interesse está numa variável X (unidade de análise) associada a essas unidades de investigação, conforme mostrado

VUNESP · 2024

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FC281642 · Estatística

Seja (X1, X2, ..., Xn) uma amostra aleatória simples de uma variável aleatória X com a seguinte função de distribuição acumulada: F(x) = 1 – e– θx O que se pode dizer sobre o estimador de máxima verossimilhança de θ?

VUNESP · 2024

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FC281643 · Estatística

Sejam \(X_1\), ..., \(X_n\) uma amostra aleatória da variável aleatória \(X \sim N(\mu,1)\). Sabendo que \(\hat{\mu} = \overline{X} = \left( \sum_{i=1}^{n} x_i \right) / n\) é o estimador de máxima verossimilhança de μ, então, pelo princípi

VUNESP · 2024

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FC281644 · Estatística

Considere uma amostra aleatória \(X_1\), ..., \(X_n\) de uma variável aleatória X com função densidade de probabilidade dada por: \(f(x; \theta) = \frac{1}{2}(1 + \theta x)\), com \(-11\) e \(-1<θ<1\). Sendo \(θ\) o parâmetro da função, nos

VUNESP · 2024

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FC281645 · Estatística

Sejam \(X_1\), ...., \(X_n\) uma amostra aleatória da variável aleatória X com distribuição geométrica de parâmetro \(θ\) e função de probabilidade \(f(x|\theta) = \theta (1 - \theta)^{x-1}\), \(x=1,2,3,\cdots\), e \(0 < \theta < 1\). Seja

VUNESP · 2024

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FC281646 · Estatística

Sobre os métodos de estimação e propriedades dos estimadores, é correto afirmar:

VUNESP · 2024

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FC281647 · Estatística

Considere uma regressão simples \(y = \alpha + \beta x + ε\), estimada por mínimos quadrados ordinários e máxima verossimilhança, considerando que os erros têm distribuição normal. Diante dessas informações, é correto afirmar que os estimad

VUNESP · 2023

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FC281648 · Estatística

Seja x = (1, 2, 3) uma amostra de observações independentes de X com função de densidade: \(f(x,λ)=λe^{-λ x}\), para \(x \ge 0\) O logaritmo natural da função de verossimilhança é:

VUNESP · 2023

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FC281649 · Estatística

Seja (X1, X2, ..., Xn) variáveis aleatórias independentes e distribuídas segundo uma distribuição normal com média \(\mu ∈ \mathbb{R}\) e variância \(σ^2 > 0\). Então, é correto afirmar:

VUNESP · 2023

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FC281650 · Estatística

As definições e outras propriedades de estimadores não fornecem qualquer orientação acerca de como bons estimadores podem ser obtidos. Por essa necessidade, surgem alguns métodos de estimação pontual; entre esses, os mais usados são o métod

VUNESP · 2023

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FC281651 · Estatística

Considere X1, …, Xn uma amostra aleatória de uma distribuição Poisson de média μ em que \(\mu \ge 5\). Denotando a média amostral por \(\bar{X}\) , então o estimador de máxima e verossimilhança de μ, denotado por \(\hat{ \mu}\), é dado por

VUNESP · 2022

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FC281652 · Estatística

A amostra aleatória {1,1; 0,8; 1,8; 1,0; 1,5; 1,0} foi extraída, com reposição, de uma população que apresenta uma distribuição uniforme com função densidade de probabilidade dada por \(f(x) = { \large 1 \over \lambda}\), se \(0 \le x \le \

VUNESP · 2021

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FC281653 · Estatística

Suponha que o número de patentes registradas anualmente tenha uma distribuição com parâmetro λ. Suponha ainda que, em 5 anos, foram registradas 2, 5, 3, 1, 4 patentes. O estimador para o parâmetro λ é

VUNESP · 2020

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FC281654 · Estatística

Sobre o estimador de máxima verossimilhança para um ou mais parâmetros da distribuição de uma variável aleatória, baseados em uma amostra aleatória simples de tamanho n de uma população, é correto afirmar:

VUNESP · 2020

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