Questões de Estatística - Defensoria Pública do Estado do Rio de Janeiro

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Questão: 16 de 40

5e9d989af92ea10ebe93ceb1

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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

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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

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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

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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

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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.