De acordo com o texto, temos que calcular qual o valor do coeficiente de variação amostral, sabendo que a amostra (x1, x2, ..., x10) tem uma tamanho igual a 10. S² = 1/9 x [140 - (20)²/10]S² = 1/9 × [140 - 40]S² = 1/9 x 100S² = 100/9S = 10/3 Assim, o coeficiente de variação será (10/3) ÷ 2.CV = 5/3 Resposta letra B

-0,3 e não rejeitamos H0 ao nível de significância 
dado.

-0,96 e não rejeitamos H0 ao nível de significância 
dado.

-1,2 e não rejeitamos H0 ao nível de significância 
dado.

-2,1 e rejeitamos H0 ao nível de significância dado.

-2,5 e rejeitamos H0 ao nível de significância dado.

De acordo com o texto, temos que calcular o valor da estatística do teste, sabehdo que a amostra de tamanho 16 foi retirada da população, obtendo-se a média amostral no valor de 8,5. Ao nível de significância de 5%. Valor do teste = (8,5 - 10) ÷ (5 ÷ √16)Valor do teste = -1,5 ÷ (5 ÷ 4)Valor do teste = - 1,5 ÷ 1,25Valor do teste = - 1,2 Resposta letra C

De acordo com o texto, com os parâmetros dados, temos que calcular o valor mais aproximado para o tamanho final da amostra. Sabendo que vamos considerar uma variância máxima, para um nível de confiança de aproximadamente 95%, e um erro amostral absoluto máximo de um ponto percentual. Logo o erro máximo tolerado será 0,01= 1/100 = 1%. Assim, temos que: O valor será: (1,96 × 0,5 / 0,01)² = Valor = (1,96 × 100 ÷ 2)²Valor = 98²Valor = 9604. Assim, a alternativa mais próxima ser a letra D. Resposta letra D

 Estrato 1: 15 estudantes, Estrato 2: 20 estudantes, Estrato 3: 45 estudantes 

 Estrato 1: 20 estudantes, Estrato 2: 30 estudantes, Estrato 3: 15 estudantes 

 Estrato 1: 24 estudantes, Estrato 2: 36 estudantes, Estrato 3: 20 estudantes 

 Estrato 1: 25 estudantes, Estrato 2: 40 estudantes, Estrato 3: 15 estudantes 

 Estrato 1: 30 estudantes, Estrato 2: 45 estudantes, Estrato 3: 25 estudantes

são de tipos diferentes, sendo o primeiro um exemplo de reporting bias e o segundo, de measurement bias.

são de tipos diferentes, sendo o primeiro um exemplo de measurement bias e o segundo, de reporting bias.

são ambos exemplos de reporting bias.

são ambos exemplos de measurement bias.

são ambos exemplos de attrition bias.

Em um estudo sobre tráfico de pessoas realizado pelo Ipea, os autores trazem as seguintes afirmações: 

I - “Na medida em que haja desacordo sobre a definição de tráfico de pessoas entre diferentes países [...], os números globais do tráfico de pessoas são provavelmente enviesados” (p.23).

II - “Em tese, identificar as vítimas do tráfico de pessoas poderia ser difícil, pois estas fazem parte de populações com baixa visibilidade (por exemplo, profissionais do sexo, imigrantes indocumentados)” (p.24).


Questões de CESGRANRIO - Estatística - Amostragem - Superior