Questões de Estatística - Estatística avançada
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Questão: 106 de 144
292449
Banca: FGV
Órgão: TJ/AL
Cargo(s): Analista Judiciário - Estatística
Ano: 2018
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada
LI = 1,5 e LS = 4,5;
LI = 2 e LS = 6;
LI = 3 e LS = 9;
LI = 2,25 e LS = 20,25;
LI = 4 e LS = 12.
Questão: 107 de 144
292450
Banca: FGV
Órgão: TJ/AL
Cargo(s): Analista Judiciário - Estatística
Ano: 2018
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada
os parâmetros da regressão são significativos ao nível de 5%;
o p-valor do teste de significância do parâmetro da variável Ef é tal que P(|t|<4) = p-valor;
a cada quatro unidades de variação do PIB, a quantidade de novas ações varia em uma unidade;
se o PIB e a medida de eficiência variarem, cada uma, em 1%, a quantidade de ações irá variar em 3%;
as estatísticas disponíveis indicam que a regressão apresenta um elevado grau de aderência às observações amostrais.
Questão: 108 de 144
292452
Banca: FGV
Órgão: TJ/AL
Cargo(s): Analista Judiciário - Estatística
Ano: 2018
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada
ambos são não tendenciosos;
o estimador Ô é mais eficiente do que Õ;
o estimador Õ é mais eficiente do que Ô;
a variância de Õ é menor do que a variância de Ô;
o estimador subestima o verdadeiro valor de O.
Questão: 109 de 144
292454
Banca: FGV
Órgão: TJ/AL
Cargo(s): Analista Judiciário - Estatística
Ano: 2018
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada
ambas as distribuições são assimétricas à esquerda;
a média é menos representativa da maior parte das varas em 2016 do que em 2017;
desconsiderada a unidade de medida (número de feitos), a dispersão em 2017 é maior do que em 2016;
ambas as distribuições são assimétricas à direita;
o momento ordinário de 2ª ordem foi maior em 2017 do que em 2016.
Questão: 110 de 144
292455
Banca: FGV
Órgão: TJ/AL
Cargo(s): Analista Judiciário - Estatística
Ano: 2018
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada
a lei forte expressa é condição necessária para que se tenha uma convergência em probabilidade;
a lei fraca é equivalente a uma convergência quase certa;
a lei fraca pode ser empregada para verificar a propriedade de consistência de estimadores pontuais;
a lei fraca expressa é condição necessária para que se tenha uma convergência em distribuição;
a lei forte é usada para mostrar que o conceito frequencial de probabilidade converge para o conceito clássico.