Questões de Estatística do ano 2010

Considere que a duração do tempo de uso de lâmpadas fluorescentes seja aproximadamente normal. O modelo M₁ de uma lâmpada fluorescente tem duração média de 6.000 h, enquanto o modelo M₂ tem duração média de 8.000 h, e ambos os modelos apresentam variância de 245.000 h². Assinale a alternativa que apresenta a probabilidade de uma lâmpada do modelo M1 durar mais do que uma do M₂.

• A.

  0,21%

• B.

  0 ,82%

• C.

  2,28%

• D.

  2,86%

• E.

  4,77%

Com base nessa situação, julgue os itens que se seguem.

A probabilidade de que apenas um deles seja contratado é superior a 0,2.

• C. Certo
• E. Errado

Com base nessa situação, julgue os itens que se seguem.

A probabilidade de Cláudio ou Sandra ser contratado é inferior a 0,5.

• C. Certo
• E. Errado

A respeito das noções básicas de probabilidade e estatística, julgue os próximos itens.

Ao se escolher aleatoriamente um carro de um conjunto de 1.000 carros, sendo 650 da marca X e 350 da marca Y, e dos quais, 150 carros são brancos, 500 são pretos, 250 são azuis e 100 são vermelhos, a probabilidade de que o carro escolhido seja da marca Y ou azul será inferior a 50%.

• C. Certo
• E. Errado

A respeito das noções básicas de probabilidade e estatística, julgue os próximos itens.

Se uma moeda for lançada 5 vezes, a probabilidade de se obter 3 vezes cara e 2 vezes coroa será superior a 30%.

• C. Certo
• E. Errado

• A.

  Autocorrelação.

• B.

  Heterocedasticidade.

• C.

  Multicolinearidade.

• D.

  Anormalidade.

• E.

  Independência.

As principais motivações para usar estimadores de razão e regressão são:

• A.

  estimação sem vício de totais e médias e calibração.

• B.

  estimação de razões populacionais e de parâmetros de modelos de regressão.

• C.

  simplicidade de implementação e estimação sem vício das variâncias.

• D.

  calibração e ausência de um cadastro das unidades populacionais.

• E.

  calibração e ganho de eficiência estatística na estimação de totais e médias.

Dentre os itens abaixo, identifique as premissas básicas para o modelo de regressão.

I - Linearidade do fenômeno medido

II - Variância não constante dos termos de erro (heterocedasticidade)

III - Normalidade dos erros

IV - Erros correlacionados

V - Presença de colinearidade

São premissas APENAS os itens

• A.

  I e III.

• B.

  II e III.

• C.

  I, III e IV.

• D.

  I, III e V.

• E.

  I, II, III e V.

Ajustou-se um modelo de regressão linear simples a dados provenientes de alguns experimentos executados por um fabricante de concreto, com o objetivo de determinar de que forma e em que medida a dureza de um lote de concreto depende da quantidade de cimento usada para fazê-lo. Quarenta lotes de concreto foram feitos com quantidades diferentes de cimento na mistura, e a dureza de cada lote foi medida após sete dias. Sabendo-se que

o coeficiente de determinação é, aproximadamente,

• A.

  0

• B.

  0,064

• C.

  0,5

• D.

  0,94

• E.

  14,38

Com base nos resultados acima, conclui-se que

• A.

  a reta estimada é ˆ Y = 2,136 + 29,343x₁+ 4,477x₂.

• B.

  os coeficientes estimados são significativos ao nível de 1%.

• C.

  

• D.

  

• E.