Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses Calculo de probabilidades + 1
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Uma população de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas segue a distribuição de Bernoulli Xi ~ Ber(θ), sendo P(Xi = 1) = θ e P(Xi = 0) = 1 − θ. Uma amostra de tamanho n será retirada dessa população. A distribuição amostral da estatística suficiente, S, para θ é a binomial (n, θ), e S é a soma de X na amostra. O estimador de máxima verossimilhança para θ é θMV= S/n . A esse respeito, três analistas, A, B e C, resolveram usar, respectivamente:
• θ = 0,5 na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível de confiança 0,95;
• θ = S/n na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível ...
Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses Intervalos de confiança
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Uma população de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas segue a distribuição de Bernoulli Xi ~ Ber(θ), sendo P(Xi = 1) = θ e P(Xi = 0) = 1 − θ. Uma amostra de tamanho n será retirada dessa população. A distribuição amostral da estatística suficiente, S, para θ é a binomial (n, θ), e S é a soma de X na amostra. O estimador de máxima verossimilhança para θ é θMV= S/n . A esse respeito, três analistas, A, B e C, resolveram usar, respectivamente:
• θ = 0,5 na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível de confiança 0,95;
• θ = S/n na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível ...
Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses Intervalos de confiança
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Uma população de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas segue a distribuição de Bernoulli Xi ~ Ber(θ), sendo P(Xi = 1) = θ e P(Xi = 0) = 1 − θ. Uma amostra de tamanho n será retirada dessa população. A distribuição amostral da estatística suficiente, S, para θ é a binomial (n, θ), e S é a soma de X na amostra. O estimador de máxima verossimilhança para θ é θMV= S/n . A esse respeito, três analistas, A, B e C, resolveram usar, respectivamente:
• θ = 0,5 na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível de confiança 0,95;
• θ = S/n na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível ...
Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses Intervalos de confiança
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Uma população de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas segue a distribuição de Bernoulli Xi ~ Ber(θ), sendo P(Xi = 1) = θ e P(Xi = 0) = 1 − θ. Uma amostra de tamanho n será retirada dessa população. A distribuição amostral da estatística suficiente, S, para θ é a binomial (n, θ), e S é a soma de X na amostra. O estimador de máxima verossimilhança para θ é θMV= S/n . A esse respeito, três analistas, A, B e C, resolveram usar, respectivamente:
• θ = 0,5 na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível de confiança 0,95;
• θ = S/n na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível ...
Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses Intervalos de confiança
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Uma população de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas segue a distribuição de Bernoulli Xi ~ Ber(θ), sendo P(Xi = 1) = θ e P(Xi = 0) = 1 − θ. Uma amostra de tamanho n será retirada dessa população. A distribuição amostral da estatística suficiente, S, para θ é a binomial (n, θ), e S é a soma de X na amostra. O estimador de máxima verossimilhança para θ é θMV= S/n . A esse respeito, três analistas, A, B e C, resolveram usar, respectivamente:
• θ = 0,5 na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível de confiança 0,95;
• θ = S/n na distribuição amostral, a fim construir um intervalo de confiança bilateral para θ ao nível ...
Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses Principais distribuições de probabilidade + 1
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2. Para estimadores a'   e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de regressão linear simples, obteve-se:
• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e
• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,
em que my é a média amostral de Y.

Em relação às informações preceden...

Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses Principais distribuições de probabilidade + 2
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2. Para estimadores a'   e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de regressão linear simples, obteve-se:
• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e
• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,
em que my é a média amostral de Y.

Em relação às informações preceden...

Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses Modelos lineares + 2
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

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Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses Modelos lineares + 1
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

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Estatística Inferência estatística Testes de hipóteses
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o próximo item, referente a inferência estatística. 


A região crítica de um teste bilateral é representada por duas caudas de tamanhos iguais, respectivamente nas extremidades esquerda e direita da curva de distribuição, correspondendo cada uma delas ao nível de significância α.