Um exemplo de método de amostragem não probabilístico é a amostragem:
Um Tribunal de Justiça deseja obter uma amostra de tamanho 3.000 de uma população de 60.000 ações. Esse Tribunal possui um cadastro em que cada ação está associada, sequencialmente, a um número (começando com o número 1 e terminando com o número 60.000).
De posse do referido cadastro e considerando o tamanho da amostra solicitada, o pesquisador utilizou o seguinte procedimento para a seleção da amostra:
1. Determinou o intervalo de seleção da amostra dividindo o total da população pelo tamanho da amostra: 60.000/3.000=20;
2. Elegeu aleatoriamente um número inteiro, entre [1, 20]. Essa foi a primeira ação selecionada;
3. A próxima ação selecionada foi definida pela soma do intervalo de seleção ao número selecionado na etapa 2.
E, assim, sucessivamente, foram determinados os próximos elementos, acrescentando-se ao selecionado anteriormente o intervalo de seleção da amostra.
O número escolhido na etapa de número 2 foi 17; logo, a primeira ação selecionada foi a de número 17; a seguinte, a de número 37, seguida da de número 57, e assim sucessivamente.
O milésimo elemento selecionado nessa amostra foi a ação de número:
Com respeito ao conjunto de dados {0, 0, 1, 1, 1, 3}, julgue o item que se segue.
Com base na medida em que μr denota o r-ésimo momento amostral centrado na média, é correto afirmar que a forma do conjunto de dados em tela é considerada platicúrtica.
Suponha que determinada população de tamanho N = 100 seja constituída pelos elementos x1, ..., x100. Para a realização de um levantamento amostral sobre essa população, cogitam-se duas possibilidades mostradas no quadro anterior, ambas pelo método de amostragem aleatória simples. Se o tipo I for o escolhido, então a amostragem será com reposição com n = 6. No entanto, se o escolhido for o tipo II, então a amostra será sem reposição com n = 5.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Na amostragem do tipo I, a probabilidade de que o elemento da população x20 constitua a amostra de tamanho n = 6 é igual a 0,09.
Uma pesquisa de opinião foi realizada para se estimar o percentual de funcionários da empresa A que estão satisfeitos com certo serviço prestado por uma empresa terceirizada B. Cada funcionário atua em uma única equipe de trabalho, sendo que existem 500 equipes de trabalho na empresa A. Para essa pesquisa, 50 equipes foram selecionadas por amostragem aleatória simples. Todos os funcionários que constituem as equipes selecionadas foram entrevistados, perfazendo o total de 260 funcionários entrevistados. Desse total, 200 funcionários se manifestaram satisfeitos com o serviço.
Com respeito a essa situação hipotética, julgue o item seguinte.
Cada funcionário representa uma unidade amostral e, por isso, o tamanho da amostra foi igual a 260 funcionários
Com respeito ao conjunto de dados {0, 0, 1, 1, 1, 3}, julgue o item que se segue.
Se μ3 representa o terceiro momento amostral centrado na média, então μ3 > 0, o que sugere que a distribuição seja assimétrica à direita.
Com relação à utilização da amostragem estatística na atividade de auditoria interna, julgue o item subsequente.
A amostragem sistemática e a amostragem por cotas são exemplos de métodos de amostragem probabilística
O teorema do limite central fundamenta o ramo inferencial da estatística. Esse teorema descreve a relação entre a distribuição amostral de médias das amostras e a população das quais as amostras são tiradas. Neste contexto, analise as afirmações abaixo:
1. Se amostras de tamanho n, onde n ≥ 30, são tiradas de qualquer população com média µ e desvio padrão σ, então a distribuição amostral de médias das amostras se aproxima da distribuição normal.
2. Se uma população é normalmente distribuída, a distribuição amostral de médias das amostras é normalmente distribuída para qualquer amostra de tamanho n.
3. A distribuição de médias das amostras se torna menos estendida (mais concentrada na média) conforme o tamanho da amostra n aumenta.
4. A distribuição de médias das amostras tem a mesma média e a mesma variância que a população.
5. O desvio padrão da distribuição amostral de médias das amostras também é chamado de erro padrão da média.
O resultado do somatório dos números correspondentes às afirmações corretas é:
Em relação aos procedimentos técnicos relacionados aos procedimentos de amostragem, julgue os itens a seguir.
I Quando se adiciona variáveis explicativas no modelo de regressão linear, espera-se o incremento da estatística R2.
II Ao se comparar modelos com diferentes quantidades de variáveis explicativas, deve-se analisar o valor de R2 ajustado.
III O aumento de variáveis explicativas aumenta o R2 ajustado.
IV Ao se estimar um modelo com quatro variáveis explicativas e compará-lo com um modelo com três variáveis explicativas, escolhe-se o modelo que retornar o maior valor de R2 ajustado, tudo o mais constante.
Estão corretos apenas os itens
Suponha que determinada população de tamanho N = 100 seja constituída pelos elementos x1, ..., x100. Para a realização de um levantamento amostral sobre essa população, cogitam-se duas possibilidades mostradas no quadro anterior, ambas pelo método de amostragem aleatória simples. Se o tipo I for o escolhido, então a amostragem será com reposição com n = 6. No entanto, se o escolhido for o tipo II, então a amostra será sem reposição com n = 5.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Na amostragem do tipo II, a fração amostral é igual a 0,05.
Em uma pesquisa eleitoral, 20 eleitores se posicionaram a favor de um candidato A, enquanto 80 outros eleitores se posicionaram contra o mesmo candidato. Qual o intervalo com 95% de confiança para o percentual de aceitação do candidato A, aproximadamente?
Considerando que o conjunto de dados apresentado represente uma realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 5 retirada de uma população X, cuja função de probabilidade acumulada é escrita como
em que ß é o parâmetro desconhecido, julgue o item que se segue
A média amostrai é uma estatística suficiente para a estimação do parâmetro ß.
Suponha que o número diário (X) de transações bancárias registradas em determinada conta bancária se distribua conforme uma distribuição de Poisson. Com respeito ao total semanal de transações bancárias registradas nessa conta bancária, denotada como Y = X1 +X2 + X3 +X4 + X5, em que {X1,… , X5} representa uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição de Poisson com média igual a 5 transações por dia, julgue o seguinte item
P(Y=0) = P(X1=0) + P(X2=0) + P(X3=0) + P(X4=0) + P(X5=0) = 5 X e-5
Um remédio para baixar a pressão arterial foi testado em pessoas com hipertensão. O referido medicamento foi comparado a outro medicamento que já estava em uso no mercado, por meio de amostragens aleatórias simples. Um teste t foi implementado para verificar se a pressão arterial dos testados baixava mais, em média, com o uso do novo remédio. Os pesquisadores escolheram um nível de significância de 0,01. Se o remédio baixasse a pressão arterial em mais que certa quantidade, p, o fabricante mudaria sua linha de produção para produzir o novo remédio. A potência do teste para detectar uma redução dessa quantidade, p, foi 0,9.
Com relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Se fosse aumentado o tamanho da amostra, seria possível diminuir o nível de significância e aumentar a potência do teste
Com base em uma amostra aleatória simples de tamanho n = 16 retirada de uma população normal com média desconhecida μ e variância a2= 9, deseja-se testar a hipótese nula H1: μ = 0 contra a hipótese alternativa H0: μ ≠ 0 por meio da estatística 
, na qual 
denota a média amostral.
Com respeito a esse teste de hipóteses, julgue o item a seguir, sabendo que o valor da média amostral observado na amostra foi igual a 1 e que, relativo a esse teste, o P-valor foi igual a 0,18.
Se o nível de significância escolhido para o teste foi igual a10%, então, nesse caso, a hipótese nula H0:μ = 0 não seria rejeitada, embora a média amostral tenha sido diferente de zero.
