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457941200835303
Ano: 2014Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-SEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística
Segundo notícia veiculada recentemente, em rede nacional, os processos do judiciário estão demorando mais que o razoável porque os juízes têm de analisar, em média, 3 mil processos por ano. Para verificar o fato, um analista coletou a quantidade de processos de uma amostra de 10 juízes, estando os resultados dispostos a seguir (em mil processos por ano).

2 5 4 3 2 2 3 3,5 2,5 5

Com base nessas informações e considerando que μ representa a média populacional por juiz, julgue os itens subsequentes.

A estimativa pontual da média µ é superior a 3 mil.
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2

457941202012327
Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: TJ-ACDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Bayesiana | Estimação Pontual | Inferência Estatística
No contexto de inferência Bayesiana, qual é o estimador pontual obtido da distribuição à posteriori quando se utiliza a função perda quadrática? 
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3

457941201046088
Ano: 2025Banca: IMPARHOrganização: CGM de Fortaleza - CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística
Em Inferência Estatística, qual é a principal diferença entre estimação pontual e intervalar?
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457941201714043
Ano: 2023Banca: FGVOrganização: TCE-ESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística
Desejamos estimar a proporção p de itens defeituosos em uma linha de produção. Vamos modelar o número de itens defeituosos em uma amostra de m itens como uma variável aleatória binomial com parâmetros m e p. Uma amostra foi observada e, a partir dela, um intervalo de confiança aproximado de 68% foi computado, resultando em um intervalo de (0,34, 0,66) para p.
A estimativa pontual de p é:
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5

457941200980789
Ano: 2012Banca: FCCOrganização: TRT - 6ª Região (PE)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Geométrica | Estimação Pontual | Distribuições de Probabilidade | Inferência Estatística
Deseja-se obter uma estimativa pontual do parâmetro p da distribuição geométrica P(X = x) = (1 - p) x - 1 p (x = 1, 2, 3, . . . ) sabendo-se que o acontecimento cuja probabilidade é p ocorreu em 5 experiências, pela primeira vez na primeira, terceira, segunda, quarta e segunda, respectivamente. Utilizando o método dos momentos, encontra-se que o valor desta estimativa é
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457941200644187
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística
Considerando que o conjunto de dados {0, 10, 4, 2} represente uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição binomial com parâmetros n e p  desconhecidos, em que é um valor inteiro e 0 < p < 1, julgue o item a seguir. 

O valor 4 representa uma estimativa do produto n  × p .
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7

457941200278228
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Estatística | Estimação Pontual

Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.


O uso do algoritmo Jackknife para a estimativa de uma média aumenta a variância do valor estimado sem o uso do algoritmo.

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8

457941200828998
Ano: 2012Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Cálculo do Tamanho da Amostra | Inferência Estatística | Estimação Pontual | Teoria da Amostragem
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
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9

457941200690310
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Propriedades dos Estimadores | Estimação Pontual | Teoria das Probabilidades | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
Texto associado
Uma população de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas segue a distribuição uniforme Xi ~ Uniforme[0, θ] no intervalo [0, θ], em que f(x) = 1/ θ para 0 ≤ x ≤ θ e f(x) = 0, caso contrário. Uma amostra de tamanho n será retirada dessa população, sendo X(i) a i-ésima estatística de ordem da amostra.

Tendo como referência essas informações, julgue o item que se segue.


X(n) ∗ (1 + 1/n)   é o estimador não viesado de variância mínima para θ.

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10

457941200363669
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TelebrasDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria da Amostragem | Cálculo do Tamanho da Amostra | Estimação Pontual | Inferência Estatística
A respeito de inferência estatística, julgue o item que se segue.

Considere que determinado estimador E seja não viciado e que sua variância seja var(E) = k n, em que k é uma constante positiva e n, o tamanho da amostra. Nesse caso, E é um estimador consistente.


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