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457941200039917
Ano: 2017Banca: UFMTOrganização: Prefeitura de Cáceres - MTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Estatística | Propriedades dos Estimadores

Um médico trabalha em um município com população de 1000 pessoas e está interessado em implantar um teste diagnóstico para uma doença cuja prevalência é 0,5% na comunidade. A sensibilidade do teste é 100% e a especificidade, 80%. Com a implantação desse teste, é esperado que um acerto diagnóstico (verdadeiro-positivo) seja acompanhado de resultados falso-positivos na razão de, aproximadamente:

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2

457941202033888
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TJ-APDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Inferência Estatística
Sobre as propriedades dos estimadores, é correto afirmar que: 
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3

457941201737831
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: BACENDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Teoria das Probabilidades | Teorema do Limite Central | Inferência Estatística

Considerando que o desvio padrão amostral de uma amostra aleatória simples retirada de uma população normal seja denotado por Sn, julgue o próximo item. 


Caso a população seja normal padrão, então, pela lei fraca dos grandes números, converge em probabilidade para 1 à medida que n → +∞.  

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4

457941200788275
Ano: 2013Banca: CETROOrganização: Ministério das CidadesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Inferência Estatística
Assinale a alternativa que apresenta uma propriedade desejável de um bom estimador.
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5

457941200222207
Ano: 2015Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Testes de Hipóteses | Inferência Estatística

O erro médio quadrático é uma medida do desempenho de um estimador de um parâmetro θ ou de uma função desse parâmetro, q(θ). A definição do erro médio quadrático é R(θ ,T) = E[T(x) - q(θ)]2 , onde T(x) é o estimador de q(θ). Então, é possível afirmar que

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6

457941200976360
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MCDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses | Inferência Estatística | Propriedades dos Estimadores
Para a aplicação do estimador do tipo razão com a finalidade de se estimar o percentual de usuários satisfeitos, é possível utilizar as informações do IBGE acerca do tamanho da população brasileira como covariável.
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7

457941200470602
Ano: 2023Banca: VUNESPOrganização: TRF - 3ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Inferência Estatística
Texto associado

Observação: Para as questões que assim necessitarem, há tabelas estatísticas disponibilizadas no final deste caderno.


Um teste de hipóteses a 2% pretendeu verificar a razoabilidade das hipóteses Ho : μ = 49 e H1 : μ > 49 para uma população com desvio padrão igual a 9. Investigada uma amostra de tamanho 36, se os valores fizerem concluir que Ho deve ser aceita, então sua média amostral deve ser de no máximo:

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8

457941200887735
Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: TJ-ACDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Métodos de Estimação | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
O estimador de máxima verossimilhança é igual ao ponto que maximiza a função de verossimilhança, sendo obtido de forma analítica para modelos probabilísticos simples. Quando não é possível obter o máximo da função de verossimilhança de forma analítica, qual método iterativo pode ser usado?
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9

457941200979429
Ano: 2025Banca: IMPARHOrganização: CGM de Fortaleza - CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Inferência Estatística
No contexto de inferência estatística, o que significa afirmar que um estimador é consistente?
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10

457941201525740
Ano: 2014Banca: FUNCABOrganização: SEPLAG-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Modelos Lineares | Regressão Linear Simples | Inferência Estatística

Em um modelo de regressão linear múltipla com k variáveis independentes x1, x2, ..., xk e n observações y1, y2, ..., yn solução de mínimos quadrados para estimar o vetor de parâmetros é:

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