Questões de Concurso

Um estatístico selecionou uma amostra aleatória de professores da UFG para aplicar um instrumento que mensura o nível de stress. No processo de inferência, ele se depara com a possibilidade de usar dois estimadores não viciados Nessa situação, qual dos estimadores é o mais eficiente?

Seja um parâmetro e seu correspondente estimador de máxima verossimilhança. A propriedade de invariância dessa classe de estimadores indica que

Se X é uma variável aleatória com distribuição uniforme entre 0 e 1, com esperança ? = 1 e variância , finitas, e X₁, X₂,…,X_n, é uma amostra aleatória i.i.d. de X, com a média amostral representada por  a aproximação para  será:

A interpretação estatística exige distinguir variabilidade amostral, viés, propriedades de estimadores e características de distribuições, enquanto o raciocínio probabilístico requer analisar condicionamento e independência sem confundir resultados observados com propriedades populacionais. Analise as assertivas e classifique-as como verdadeiras (V) ou falsas (F).

(__) Mantido um plano amostral probabilístico adequado, o aumento do tamanho da amostra tende a reduzir a variabilidade de certos estimadores, mas não exige que uma sequência particular de estimativas se aproxime monotonicamente do parâmetro.

(__) Um estimador pode apresentar variância reduzida e viés diferente de zero, de modo que alta concentração entre estimativas não implique proximidade sistemática em relação ao parâmetro.

(__) Se uma amostra suficientemente grande apresentar média igual à mediana e coeficiente amostral de assimetria igual a zero, essas propriedades permitem concluir que a distribuição populacional de origem é simétrica.

(__) Se P(A|B) = P(A), com P(B) > 0, então A e B são independentes; essa conclusão decorre da relação entre os eventos, e não da magnitude isolada de P(B).

(__) Quando o mecanismo de seleção introduz viés, aumentar substancialmente o tamanho da amostra reduz a variabilidade amostral e tende também a reduzir o componente sistemático do erro, ainda que em proporção diferente.

Assinale a alternativa que indica a sequência CORRETA, de cima para baixo, é:

Analise as afirmativas abaixo acerca da heterocedasticidade no modelo de regressão linear clássico.

1. A presença de heterocedasticidade torna os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários viesados e inconsistentes.

2. Na presença de heterocedasticidade, os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários permanecem não viesados, porém deixam de ser eficientes.

3. A heterocedasticidade compromete a validade dos testes estatísticos usuais, caso não sejam utilizados erros-padrão robustos.


Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.