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  4. Assunto - Definições de Amostragem em Estatística

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O estatístico que trata da análise de dados referentes à Justiça Federal necessita conduzir um estudo que requer informações sobre determinada característica quantitativa, X, dos processados em determinada Vara Federal. Um dos objetivos é construir um intervalo de 95% de confiança para o valor médio da característica quantitativa do grupo de processados, com erro de amostragem ou precisão de 0,5 σ, meio desvio-padrão. Ele tomou, então, uma amostra aleatória piloto de tamanho n0 = 5 que forneceu as seguintes estatísticas amostrais, média e variância, para a característica: x̄0 = 127,6 e SImagem associada para resolução da questão = 1290,8. A respeito das informações anteriores, sabe-se que é possível assumir o modelo de distribuição normal para a característica quantitativa do grupo de processados, que é finito com N = 2000 indivíduos e com variância desconhecida. Assim, conhecendo o escore da distribuição t de t4 (0,975) = 2,78, é correto afirmar que o tamanho definitivo da amostra n é

Considere que o tamanho de certa população é muito maior que o da amostra e que a probabilidade de z ser menor ou igual a 2 é de aproximadamente 0,975 (P( z ≤2)~0,975).
Com base nisso, o tamanho mínimo da amostra para estimar uma proporção P, com base em uma amostra aleatória simples, com margem de erro de 5% e probabilidade de 95%, é:
Um exemplo de método de amostragem não probabilístico é a amostragem:
Os estatísticos usam a palavra experimento para descrever qualquer processo que gere um conjunto de dados. O conjunto de todos os resultados possíveis em um experimento estatístico é chamado de:
A introdução de um viés no cálculo estatístico pode estar ligada quer à imperfeição ou deformação da amostra que serve de base para a estimativa, quer ao período de avaliação. Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta como é chamada qualquer diferença sistemática em relação à verdade que surge na coleta, recordação, registro ou forma de lidar com as informações em um estudo, incluindo como lidar com dados ausentes.
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