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ID 117649 Estatística VUNESP 2020

A equação do plano que passa pelos pontos (1,1,1), (1,2,3) e (2,2,1) é:

A 2x – 2y + z = 1

B x – 2y + z = 0

C 2x – y + z = 3

D x – y + z = 1

E 2x – 4y + z = –3

ID 117648 Estatística Distribuição Normal VUNESP 2020

Numa pesquisa são entrevistadas 400 pessoas e 80 delas se dizem contrárias a uma determinada proposta do governo. A “margem de erro” dessa pesquisa (entendida como a metade da amplitude do intervalo de confiança de 95%) é, em pontos percentuais, aproximadamente: (Considere que, se z é uma variável aleatória com distribuição normal padrão, P( z < 1,96) = 0,975 e P( z < 1,645) = 0,95, sendo P( A ) a probabilidade do evento A ).

A 0.

B 1.

C 2.

D 3.

E 4.

ID 117647 Estatística Distribuição Normal VUNESP 2020

Considere que as pessoas têm peso médio de 70 kg com desvio padrão de 20 kg. Considere, ainda, que 100 pessoas escolhidas ao acaso vão viajar num avião. Se P( z > a) é a probabilidade de que o peso dessas pessoas seja maior do que 7500 kg, e z é uma variável com distribuição normal padrão, determine o valor de a, e, a seguir, assinale a alternativa correta.

A 1,0.

B 1,5.

C 2,0.

D 2,5.

E 3,0.

ID 117646 Estatística VUNESP 2020

Entre as técnicas estatísticas, cuja aplicação está ligada ao uso de computadores, o Bootstrapping consiste em

A uma técnica de reamostragem, obtendo-se um “novo” conjunto de dados, retirando-se do conjunto original, com reposição.

B obter números pseudoaleatórios pela combinação discreta de variáveis normais.

C preservar um subconjunto dos dados para validar a estimação.

D simular um processo gerador de dados usando números aleatórios.

E obter valores críticos para testes cuja distribuição teórica é desconhecida.

ID 117645 Estatística VUNESP 2020

Com relação aos conjuntos numéricos, tem-se que

A se A é um subconjunto dos naturais, mas é diferente do conjunto dos naturais, então é necessariamente um conjunto limitado.

B um subconjunto dos números reais necessariamente é aberto.

C o supremo de um conjunto qualquer necessariamente pertence a esse conjunto.

D o conjunto A = {x ? R | 1 < x < 3} é um conjunto fechado.

E o conjunto dos números inteiros negativos não é um conjunto limitado.

ID 117644 Estatística VUNESP 2020

Numa população, a taxa de natalidade é de 3% e a taxa de mortalidade é de 1%. Considere que não há emigração ou imigração. O valor a seguir que melhor aproxima o crescimento populacional após 10 anos é:

A 20%

B 22%

C 30%

D 34%

E 40%

ID 117202 Estatística Estatística Descritiva Análise Exploratória de Dados VUNESP 2020

Um aluno tirou as seguintes notas ao longo do semestre: 4, 8, 6, 1 e 6. A média, a mediana e o desvio padrão foram, respectivamente:

A 5; 6 e 5,6.

B 5; 5 e 5,6.

C 5; 6 e 2,4.

D 5; 6 e 31,6.

E 6; 6 e 5,6.

ID 116976 Estatística Distribuição Normal VUNESP 2020

O diâmetro de uma peça deve ser de 50 mm com desvio padrão de 1 mm. No intuito de controlar a qualidade da produção dessas peças, a cada hora é retirada uma amostra de 4 peças. Os limites inferior e superior do gráfico de controle devem ser (considerando que o valor utilizado da distribuição normal seja z α/2 = 3), respectivamente:

A 49 mm e 51 mm.

B 49,5 mm e 50,5 mm.

C 48,5 mm e 51,5 mm.

D 48 mm e 52 mm.

E 47,5 mm e 52,5 mm.

ID 116975 Estatística Conhecimentos de Estatística VUNESP 2020

Suponha que o número de patentes registradas anualmente tenha uma distribuição com parâmetro λ. Suponha ainda que, em 5 anos, foram registradas 2, 5, 3, 1, 4 patentes. O estimador para o parâmetro λ é

A 1.

B 2.

C 3.

D 4.

E 5.

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.