Questões de Concurso

Uma amostra deve ser selecionada de uma população com o objetivo de estimar a proporção de pessoas que apresentam uma determinada característica. Nas últimas três vezes que foi pesquisada, essa proporção ficou bem próxima de 40%, com intervalo de variação de 2%.

Nesses casos, para graus de confiança 68,26% (z = 1),86,63% (z = 1,5) e 95,45% (z = 2), os tamanhos de amostras foram respectivamente:

A quantidade de dinheiro apreendido (DA) no combate à corrupção, pelo Ministério Público e a Polícia Federal, teve seu padrão de comportamento alterado com o início das operações Lava-Jato, Calicut, Ponto Final e outras. Um estatístico que vinha acompanhando essa variável através de um modelo teve que fazer alguns ajustes no seu trabalho, pensando até em incluir variáveis “dummies”, em especial depois de observar o seguinte gráfico de evolução:

Considerando esse panorama, a nova formulação a ser adotada pelo estatístico deve ser:

O volume de investigações conduzido pelo Ministério Público é uma variável de tempo que pode ser modelada como uma combinação de choques aleatórios. Essa série foi trabalhada por um estatístico, que chegou ao seguinte modelo estimado:

Z_t = ε_t + 0,75 . ε_{t -1} - 0,25.ε_{t -2} + 30

onde Z_t é o volume de investigações e ε_t é o termo de erro com as características usuais de média nula, normalidade, não correlacionados e variância constante (σ² = 4).

De acordo com o padrão acima identificado, conclui-se que:

Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos complementares são formulados para que os parâmetros possam ser estimados de forma satisfatória. Um deles trata da micronumerosidade e outro do tamanho da amostra.

Sobre essas duas adições, é correto afirmar que:

Sejam duas populações, cujas variáveis de interesse, X e Y, são distribuídas normalmente e independentes entre si. O objetivo é testar se há ou não diferença significativa entre as médias. As informações disponíveis são:

= 17, Ȳ= 25, σ 2/x= 160, σ 2/Y=225, n_x = 16 e n_y = 15

Ø(1,28) = 0,9, Ø(1,64) = 0,95 e Ø(1,96) = 0,975

Onde Ø é a função distribuição acumulada da normal padrão.

Então: