Seja X uma variável aleatória contínua com função distribuição acumulada fx (x ). Outra variável, Y, é definida por Y = fx (x ).Então a distribuição acumulada de Y é dada por:
Se X1= 2, X2= -1, X3=3 e X4=4 é o resultado da extração de uma amostra aleatória simples (n=4), a estimativa do 3º momento ordinário da população, através do método dos momentos, é igual a:
Num modelo de regressão linear, a violação dos pressupostos de homocedasticidade e do emprego de variáveis explicativas não estocásticas, mantidas as demais hipóteses, poderá causar a perda, por parte dos estimadores de MQO, respectivamente, das propriedades de:
Para fins da análise dos resíduos de uma regressão múltipla,
apurou-se a seguinte tabela de decomposição amostral.
Considere o plenário de um tribunal superior composto por 11
ministros, sendo duas mulheres e nove homens. Uma turma com
cinco integrantes será escolhida ao acaso para apreciação de
determinados processos.
A probabilidade de que tal turma seja mista, do ponto de vista do
gênero, é igual a:
Numa localidade que conta apenas com duas varas de justiça e onde os processos são distribuídos de forma aleatória, sabe-se que o juiz “A” condena os réus com probabilidade de 0,45 e o juiz “B” absolve com probabilidade 0,85. Logo, a probabilidade de que um réu qualquer seja absolvido é de:
Considere a variável aleatória X, uniforme entre 0 e 1, uma amostra aleatória simples de tamanho n=3 e a estatística de ordem do máximo (=Y). Então a função de densidade de Y é dada por:
Seja X = número de anos de condenação e Y = nível de renda do
condenado (mil reais). São fornecidas ainda as seguintes
informações:
Var(X ) = 25; Var (Y ) = 16 e Var (X+Y) = 21
Assim sendo, a correlação (Pearson) entre X e Y é igual a:
Para estimar a média populacional μ é sugerido o estimador
onde xié o indivíduo de ordem i de uma amostra
aleatória simples extraída daquela população.
Então, é correto afirmar que:
Sobre a realização de testes de razão de verossimilhança, a partir de uma AAS de tamanho n, é correto afirmar que:
Considere a tabela resumo a seguir contendo as estimativas dos
parâmetros de uma regressão linear simples e dos respectivos
erros padrão estimados, com uma amostra de tamanho n = 52:
A respeito da inferência sobre os parâmetros, é correto afirmar
que:
Suponha que X é uma variável aleatória discreta tal que P(X=k) = c/n para K = 1, 2, 3, 4, ...., n2, onde c é uma constante. Então, c é igual a:
Se o número médio de funcionários por vara, em uma Justiça Especializada, é de 12, enquanto a moda é de 9, é possível que a mediana do número de funcionários seja igual a:
Suponha que o número de advogados atendidos por um diretor de vara, por dia, é uma variável aleatória distribuída uniformemente entre 11 e 25, inclusive. Então, se em um dia qualquer, até certo horário, 18 advogados foram atendidos, a probabilidade de que mais de 23 sejam atendidos naquele dia é:
Considere a distribuição conjunta abaixo:
Então, P(X > -1/Y < 2) e E(X/Y =2) são respectivamente iguais a:
