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Em uma regressão linear as propriedades dos estimadores de MQO estão relacionadas com a validade dos pressupostos sobre os erros aleatórios.
Sobre essa correspondência entre propriedades e pressupostos, é correto afirmar que:
Em modelos de regressão linear existem três métodos de estimação mais frequentemente empregados. São eles o de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), o do Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e o de Máxima Verossimilhança (MV).
Sobre esses métodos, supondo válidos os pressupostos básicos do modelo, é correto afirmar que:
Sejam duas populações, cujas variáveis de interesse, X e Y, são distribuídas normalmente e independentes entre si. O objetivo é testar se há ou não diferença significativa entre as médias. As informações disponíveis são:
= 17, Ȳ= 25, σ 2/x= 160, σ 2/Y=225, nx = 16 e ny = 15
Ø(1,28) = 0,9, Ø(1,64) = 0,95 e Ø(1,96) = 0,975
Onde Ø é a função distribuição acumulada da normal padrão.
Então:
Considere os dois estimadores a seguir, orientados para a estimação da média de uma dada população.
Sobre essas alternativas, é correto afirmar que:
Suponha que a qualidade de um produto está sendo testada com a ajuda da distribuição Geométrica. Para tanto, diversas unidades são testadas em sequência até que haja uma falha. O conjunto de hipóteses é o seguinte:
Ho:p ≥ 0,25 contra Ha: p < 0,25
onde p é a probabilidade de falha do produto.
O critério de decisão é bem simples, rejeitando-se Ho quando a primeira falha ocorre depois da 3ª prova. Logo é fato que: