Questões de Estatística - Defensoria Pública do Estado do Rio de Janeiro
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Questão: 16 de 40
5e9d989af92ea10ebe93ceb1
Banca: FGV
Órgão: Defensoria Pública do Estado do Rio de Janeiro
Cargo(s): Técnico Superior Especializado - Estatística
Ano: 2019
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Inferência Estatística
36/35;
1,44;
1,60;
0,48;
1,05.
Questão: 17 de 40
5e9d989bf92ea10ebe93ceb3
Banca: FGV
Órgão: Defensoria Pública do Estado do Rio de Janeiro
Cargo(s): Técnico Superior Especializado - Estatística
Ano: 2019
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Estimadores Não Tendenciosos
uma condição necessária para que um estimador seja
assintoticamente eficiente é que ele seja não tendencioso,
também em termos assintóticos;
um estimador que seja assintoticamente tendencioso não poderá ser consistente.
Questão: 18 de 40
5e9d989bf92ea10ebe93ceb5
Banca: FGV
Órgão: Defensoria Pública do Estado do Rio de Janeiro
Cargo(s): Técnico Superior Especializado - Estatística
Ano: 2019
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Estimadores Não Tendenciosos
pelo método dos mínimos quadrados
pelo método da máxima verossimilhança
pelo método dos momentos
pelo método dos mínimos quadrados
pelo método da máxima verossimilhança
Questão: 19 de 40
5e9d989cf92ea10ec208937b
Banca: FGV
Órgão: Defensoria Pública do Estado do Rio de Janeiro
Cargo(s): Técnico Superior Especializado - Estatística
Ano: 2019
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística básica > Análise combinatória e probabilidades
P (Ser mentiroso / Positivo para mentira) = 0,72;
P (Não mentiroso / Positivo para mentira) = 0,36;
P (Não mentiroso / Negativo para mentira) = 0,60;
P (Ser mentiroso / Negativo para mentira) = 0,08;
P (Não mentiroso / Positivo para mentira) = 0,25.
Questão: 20 de 40
5e9d989cf92ea10ec208937d
Banca: FGV
Órgão: Defensoria Pública do Estado do Rio de Janeiro
Cargo(s): Técnico Superior Especializado - Estatística
Ano: 2019
Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Regressão linear > Regressão Linear Simples
se alguma das explicativas for estocástica, uma forma de evitar a inconsistência é aplicar a técnica de variáveis instrumentais em vez de MQO;
se houver uma correlação muito elevada entre as variáveis explicativas, os estimadores de MQO serão ineficientes;
se a matriz de variância-covariância entre os erros não for do tipo diagonal, será necessário aplicar MQP em vez de MQO;
se todos os estimadores de MQO da regressão
serão tendenciosos;
se houver entre as explicativas do modelo uma variável que seja do tipo estocástica, a consistência do estimador de MQO correspondente ficará comprometida.