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346 questões encontradas
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAPESDisciplina: EstatísticaTemas: Estimação de Proporções e Razões | Intervalos de Confiança
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Considere os seguintes intervalos, respectivamente com probabilidades 0,95 e 0,90, para uma variável aleatória Z com distribuição de probabilidade normal com média nula e desvio padrão unitário 0,1: P(-1,96 < Z < 1,96) = 0,95 e P(-1,65 < Z < 1,65) = 0,90.
| intervalo das notas | número de estudantes |
|---|---|
| 8 até 10 – [8, 10) | 26 |
| 6 até 8 – [6, 8) | 38 |
| 4 até 6 – [4, 6) | 64 |
| 2 até 4 – [2, 4) | 77 |
| 0 até 2 – [0, 2) | 51 |
| total | 256 |
Considere os dados na tabela a seguir, relativos à distribuição de notas entre 0 e 10, obtidos de uma amostra aleatória de 256 estudantes que realizaram uma prova. Nesse caso, o intervalo de confiança, com 90% de confiança, para a percentagem de estudantes com nota superior ou igual a 6, tem tamanho inferior a 0,12.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAPESDisciplina: EstatísticaTemas: Intervalos de Confiança
Texto associado
Considere os seguintes intervalos, respectivamente com probabilidades 0,95 e 0,90, para uma variável aleatória Z com distribuição de probabilidade normal com média nula e desvio padrão unitário 0,1: P(-1,96 < Z < 1,96) = 0,95 e P(-1,65 < Z < 1,65) = 0,90.
Considere que, em uma cidade, a renda dos trabalhadores do setor turístico tem desvio padrão de 500 reais e, em uma amostra aleatória desses 100 trabalhadores, obteve-se uma renda média de 2.000 reais. Nesse caso, o intervalo de confiança, com 95% de confiança, para a renda média dos trabalhadores do setor turístico dessa cidade é [1.902, 2.098].
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAPESDisciplina: EstatísticaTemas: Amostragem por Conglomerados
Considerando a população de trabalhadores de fábricas de roupas em determinada região, a seleção aleatória de algumas fábricas para se medir as características dos seus trabalhadores representa uma amostragem aleatória simples dos trabalhadores de fábricas de roupas da região.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAPESDisciplina: EstatísticaTemas: Conceitos de Amostragem Estatística
Em uma amostragem aleatória simples, qualquer amostra de determinado tamanho terá a mesma probabilidade de ser escolhida.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAPESDisciplina: EstatísticaTemas: Amostragem Estratificada
Em uma população que se divide em estratos, não é possível obter resultados significativos para as inferências feitas a partir de uma amostragem aleatória simples, portanto, isso implica que se deve necessariamente escolher amostras estratificadas.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAPESDisciplina: EstatísticaTemas: Amostragem Sistemática
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 itens com defeitos; porém, se os itens retirados forem estatisticamente descorrelacionados, as propriedades de avaliação de erros inferenciais desse tipo de amostragem devem ser consideradas como equivalentes a amostragens aleatórias.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAPESDisciplina: EstatísticaTemas: Amostragem Estratificada
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.
Texto associado
Para uma variável aleatória X e um parâmetro θ, associado à distribuição de probabilidade de X, pode-se utilizar um estimador para testar a hipótese do parâmetro θ assumir um valor específico θ0. A fim de construir um teste, é necessário conhecer a distribuição do estimador, que definirá uma estatística de teste, e supor como hipótese nula, H0, a hipótese de que θ = θ0. Para esse teste, existem dois tipos de erros: tipo I, rejeitar a hipótese H0 quando ela é verdadeira; tipo II, não rejeitar a hipótese H0 quando ela é falsa.
Testes com probabilidade de erro de tipo I pequenos são significativos para provar a falsidade de hipótese nula H0.
Texto associado
Para uma variável aleatória X e um parâmetro θ, associado à distribuição de probabilidade de X, pode-se utilizar um estimador para testar a hipótese do parâmetro θ assumir um valor específico θ0. A fim de construir um teste, é necessário conhecer a distribuição do estimador, que definirá uma estatística de teste, e supor como hipótese nula, H0, a hipótese de que θ = θ0. Para esse teste, existem dois tipos de erros: tipo I, rejeitar a hipótese H0 quando ela é verdadeira; tipo II, não rejeitar a hipótese H0 quando ela é falsa.
Em alguns casos, dependendo do tipo de distribuição para o estimador θ, é possível definir erros muito pequenos para os dois tipos de erros.
Texto associado
Para uma variável aleatória X e um parâmetro θ, associado à distribuição de probabilidade de X, pode-se utilizar um estimador para testar a hipótese do parâmetro θ assumir um valor específico θ0. A fim de construir um teste, é necessário conhecer a distribuição do estimador, que definirá uma estatística de teste, e supor como hipótese nula, H0, a hipótese de que θ = θ0. Para esse teste, existem dois tipos de erros: tipo I, rejeitar a hipótese H0 quando ela é verdadeira; tipo II, não rejeitar a hipótese H0 quando ela é falsa.
Se o estimador tem intervalo de aceitação com probabilidade 1 - α, então a probabilidade do erro de tipo I será α.
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