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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões
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ID 29238 Estatística Inferência Estatística FGV 2024

Para testar a hipótese nula de que uma proporção populacional p de sucessos é menor ou igual a 0,5 contra a hipótese alternativa de que p é maior do que 0,5, uma amostra aleatória simples de tamanho 100 será observada e o critério que rejeita a hipótese nula se a proporção de sucessos amostral for maior do que 0,64 será usado. A probabilidade de erro tipo I máxima com esse critério é aproximadamente igual a

A P [ Z > 3,1 ] (= 0,001)
B P [ Z > 2,8 ] (= 0,0026)
C P [ Z > 2,5 ] (= 0,0062)
D P [ Z > 2,0 ] (= 0,0228)
E P [ Z > 1,8 ] (= 0,0359)
ID 27123 Estatística Inferência Estatística FGV 2024

Um gestor avalia a expectativa de rentabilidade mensal de um fundo de ações utilizando o modelo de regressão linear clássico y = β 0 + β 1 x + ϵ, em que y é a rentabilidade, x é um indicador econômico, β 0 e β 1 são parâmetros a serem estimados por mínimos quadrados e ϵ é o termo de erro. O modelo satisfaz aos pressupostos para estimação por mínimos quadrados. Com base em uma amostra de 3 meses, na qual os valores observados da variável explicativa x foram x 1 = 1, x 2 = 2 e x 3 = 2, o modelo estimado conduziu aos resíduos e 1 = 2, e 2 = 1 e e 3 = 1. A estimativa, baseada no estimador não viciado, para a covariância entre os estimadores de β 0 e β 1 , é:

A - 4;
B - 5;
C -10;
D -15;
E -20.
ID 116974 Estatística Inferência Estatística VUNESP 2020

Dado o modelo de regressão múltipla y = α + βx + γz + ε, onde y, x e z são variáveis, α, β e γ são constantes e ε é uma variável aleatória com média zero. Considere ainda as regressões simples y = α 1 + β 1 x + ε 1 e y = α 2 + γ 2 z + ε 2 . Se as três regressões forem estimadas por mínimos quadrados ordinários, têm-se os seguintes resultados:

A o estimador de β 1 será igual ao estimador de β e o estimador de γ 2 será igual ao estimador de γ.
B o estimador de β 1 será igual ao estimador de β, mas o estimador de γ 2 não será igual ao estimador de γ.
C o estimador de β 1 não será igual ao estimador de β e o estimador de γ 2 não será igual ao estimador de γ, necessariamente.
D o estimador de β 1 será igual ao estimador de β e o estimador de γ 2 será igual ao estimador de γ se, β, β 1 e γ 2 não forem correlacionadas com z e x.
E o estimador de β 1 será igual ao estimador de β e o estimador de γ 2 será igual ao estimador de γ se o coeficiente de correlação amostral entre z e x for zero.