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Uma população normal com média µ, considerada de tamanho infinito, apresenta uma variância desconhecida. Uma amostra aleatória de tamanho 16 é extraída desta população e obteve-se os seguintes resultados:


Considerando t0,025 o quantil da distribuição t de Student para o teste unicaudal tal que a probabilidade P(t > t0,025) = 0,025 com n graus de liberdade, tem-se, com base na amostra, um intervalo de confiança de 95% para µ igual a

Para uma pesquisa piloto, realizada em uma grande cidade, escolheu-se aleatoriamente 300 habitantes e 75% deles estavam favoráveis à construção de uma ponte. Considere que é normal a distribuição amostral da frequência relativa dos habitantes favoráveis à construção da ponte e que na curva normal padrão (Z) têm-se as probabilidades P(Z > 1,96) = 0,025 e P(Z > 1,64) = 0,05. A amplitude do intervalo de confiança para a proporção correspondente à pesquisa, ao nível de 95%, é, em porcentagem, igual a
O intervalo de confiança [11,724 ; 12,276], construído ao nível (1 - α), para a média µ1 de uma população normal e variância populacional igual a 2,25, foi obtido com base em uma amostra aleatória de tamanho 100 extraída desta população. Um outro intervalo de confiança [14,77 ; 15,23], obtido com o mesmo nível de (1 - α), para a média µ2 de uma outra população normal, foi obtido com base em uma amostra aleatória de tamanho 400 extraída desta outra população. Considerando as duas populações independentes e de tamanho infinito, obt&eaeacute;m-se que a variância populacional desta outra população é igual a
Uma amostra aleatória de tamanho 9 foi extraída de uma população com função densidade f(x) = 1 /λ, 0 < x < λ. Sabendo-se que o menor valor da amostra foi igual a 3 e o maior valor igual a 15, obteve-se pelo método da máxima verossimilhança, com base nos dados da amostra, a estimativa pontual para a média e a variância da população. A variância apresenta um valor igual a
Em uma realização de 4 experiências, verificou-se que um acontecimento, cuja probabilidade é p, ocorreu, pela primeira vez, na terceira, segunda, terceira e primeira experiências, respectivamente. Com base nestas experiências e utilizando o método dos momentos, deseja-se obter uma estimativa pontual do parâmetro p da distribuição geométrica P(X = x) = (1-p) x - 1 p (x = 1, 2, 3 ...). O valor encontrado para esta estimativa é de