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Ano: 2014Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-SEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística
Com o propósito de produzir inferências acerca da proporção populacional (p) de pessoas satisfeitas com determinado serviço oferecido pelo judiciário brasileiro, foi considerada uma pequena amostra de 30 pessoas, tendo cada uma de responder 1, para o caso de estar satisfeita, ou 0, para o caso de não estar satisfeita. Os dados da amostra estão registrados a seguir.
0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1
Com base nessas informações, julgue os itens seguintes.
A estimativa pontual para o parâmetro p é inferior a 0,20.
0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1
Com base nessas informações, julgue os itens seguintes.
A estimativa pontual para o parâmetro p é inferior a 0,20.
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.
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.
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Propriedades dos Estimadores | Estimação Pontual | Teoria das Probabilidades | 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.
O estimador 2.X1 é não viesado e não é consistente.
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?
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ITAIPU BINACIONALDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Intervalos de Confiança | Inferência Estatística
Suponha que a resistência, em MPa, de certo tipo de material estrutural sob determinada condição de operação possa ser descrita por uma distribuição normal com média μ desconhecida e desvio padrão σ conhecido. Considere, também, que um estudo experimental tenha sido realizado para se estimar a média μ por meio de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 9, obtendo-se a seguinte estimativa intervalar com 95% de confiança: 40 ± 0,5 MPa.
Com respeito a essa situação hipotética, assinale a opção correta.
Ano: 2012Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria da Amostragem | Cálculo do Tamanho da Amostra | Estimação Pontual | Inferência Estatística
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
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística
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.
Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TC-DFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Estatística | Distribuições de Probabilidade | Distribuição Binomial | Teoria das Probabilidades | Estimação Pontual | Variável Aleatória Discreta
O conjunto de dados {1, 0, 5, 2, 4} é uma amostra retirada aleatoriamente de uma população binomial com parâmetros n e p, em que n representa o número de ensaios independentes de Bernoulli e p denota a probabilidade de sucesso em um ensaio de Bernoulli.
A partir dessas informações, julgue os itens subsequentes, considerando que n e p são parâmetros desconhecidos.
A estimativa pontual do parâmetro n pode ser inferior a 5.
Ano: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 19ª Região (AL)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Distribuição Geométrica | Inferência Estatística | Distribuições de Probabilidade
Em uma realização de 4 experiências, verificou-se que um acontecimento, cuja probabilidade é p, ocorreu, pela primeira vez, na terceira, segunda, terceira e primeira experiências, respectivamente. Com base nestas experiências e utilizando o método dos momentos, deseja-se obter uma estimativa pontual do parâmetro p da distribuição geométrica P(X = x) = (1-p) x - 1 p (x = 1, 2, 3 ...). O valor encontrado para esta estimativa é de
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 .