Faculdade de Economia Universidade Nova de Lisboa ESTATÍSTICA. Exame Final 2ª Época 26 de Junho de Grupo I (3 valores)

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Faculdade de Economia Universidade Nova de Lisboa ESTATÍSTICA. Exame Final 2ª Época 26 de Junho de Grupo I (3 valores)"

Transcrição

1 Faculdade de Ecoomia Uiversidade Nova de Lisboa ESTATÍSTIA Exame Fial ª Época 6 de Juho de 00 Ateção:. Respoda a cada grupo em folhas separadas. Idetifique todas as folhas.. Todas as respostas devem ser devidamete justificadas.. aso teha alguma dúvida, apresete a sua própria iterpretação fudametada para resolver o problema. Não isista com os docetes com pergutas de matéria. Grupo I ( valores) omete as seguites frases um máximo de três lihas. Respostas apeas do tipo Falso ou Verdadeiro ão terão cotação alguma. Apreseta-se uma já resolvida para exemplificar como é possível ser sucito. 0. Num esaio de hipótese simples cotra composta, só se defie se a hipótese alterativa for bilateral Falso. Num esaio de hipótese simples cotra composta ão se defie pois a hipótese alterativa ão é especificada.. Se um esaio de hipótese a hipótese ula for rejeitada com %, etão também o será com %.. Uma amostra aleatória produz sempre estimadores cetrados. Se um esaio a hipótese ula for rejeitada com % mas ão o for com %, ada se pode dizer do p- value respectivo. Grupo II ( valores) Supõe-se que a percetagem de portugueses que tomam a vacia cotra a gripe é 0,0. A probabilidade de um idivíduo vaciado ão apahar gripe durate um surto epidémico é 0,, equato que a probabilidade de um idivíduo ão vaciado ão ser cotagiado é 0,8. Numa Uiversidade Portuguesa há 600 aluos, e para simplificar aceitamos que o que se passa com qualquer um dos aluos é ão iformativo sobre o que se passa com qualquer um dos outros, o que respeita à vaciação e à susceptibilidade à gripe. alcule as seguites probabilidades:

2 a) A probabilidade de um idivíduo seleccioado ao acaso estar cotagiado. b) A probabilidade de mais de 00 aluos terem sido vaciados. c) Supoha que o úmero de idivíduos que chegam, por hora, ao Hospital A SERINGA com vírus da gripe tem distribuição de Poisso de valor médio 8. i) alcule a probabilidade de uma dada hora chegarem mais do que idivíduos ao referido Hospital. ii) Em média quatos idivíduos chegam, por dia ( horas), ao Hospital A SERINGA com vírus da gripe. iii) Qual a probabilidade do itervalo de tempo etre chegadas de idivíduos com vírus da gripe ao Hospital A SERINGA exceder miutos. Grupo III (, valores) Seja X, X,..., X uma amostra aleatória de dimesão de uma distribuição N( ; ) osidere os seguites estimadores potuais para : X X X ˆ X X X 6 ˆ ˆ ˆ ˆ a) Quais deles são cetrados? b) Aalise-os sob o poto de vista da eficiêcia relativa. O que pode cocluir? Grupo IV (, valores) O Sr. Joaquim tem um supermercado e um café a zoa da Grade Lisboa. osidere as variáveis aleatórias e W que defiem os lucros diários do café (em Euros) e os lucros diários do supermercado (em Euros), respectivamete. As variáveis aleatórias e W são idepedetes com distribuição ormal: N( 00, 0) e W N(, ) W W a) alcule a probabilidade de um dia os lucros do supermercado serem superiores aos do café. b) Supoha que observou os lucros do supermercado durate cico dias. alcule a probabilidade da variâcia amostral dos lucros, calculada esses cico dias, ser superior a 66,.

3 c) Qual a distribuição das seguites variáveis aleatórias 0 ( i ) i i) 0 ii) 00 0 / 0 0 i ( ) i 0 Grupo V (6 valores) O Director da revista KARAS está iteressado em estudar o comportameto dos leitores da mesma. Para tal, decidiu observar o tempo de leitura (em miutos) em 6 leitores seleccioados aleatoriamete, dode resultou um tempo médio de leitura igual 0 miutos. Admita que o tempo de leitura da revista KARAS é ormalmete distribuído com desvio padrão miutos. a) Determie um itervalo de cofiaça para o tempo médio de leitura da revista KARAS com margem de erro (semi amplitude do itervalo de cofiaça) de 6,687. Qual a percetagem de itervalos de cofiaça que ão cotêm o verdadeiro valor do tempo médio? b) Teste, a um ível de sigificâcia de %, a hipótese de o tempo médio de leitura ser igual a 00 cotra a hipótese alterativa de ser iferior; calcule o valor-p (pvalue) do teste. c) Supodo que o verdadeiro tempo médio de leitura é igual a miutos, calcule a probabilidade de ão rejeitar a hipótese ula (defiida a alíea aterior). Que erro está associado a esta decisão? d) O Director da revista KARAS descofia que o tempo médio de leitura da revista VIP7 é superior ao da revista KARAS. Supoha que foram observados os tempos de leitura em 8 leitores da revista VIP7, seleccioados aleatoriamete, tedo-se obtido um tempo médio igual a 8, miutos. Admita que o tempo de leitura da ova revista ( VIP7 ) é ormalmete distribuído com desvio padrão miutos. O que pode dizer acerca da descofiaça do Director da Revista KARAS? (use um ível de sigificâcia de %)

4 Tópicos de resolução: Grupo I Pode ser, pode ão ser. Se o valor do estatística do teste se ecotrar só a região de rejeição de %, é verdade. Mas pode-se ecotrar ENTRE o valor crítico (limiar) de % e de %. Nessa altura só se rejeita para %. A frase equato afirmação é falsa. laro que ão! A propriedade de cetragem ou ão eviesameto de um estimador depede do desig do estimador e ão da iformação de per se. Exemplo: por muito aleatória, idepedete e bem seleccioada que teha sido a amostra X, X, X, o X X X estimador ˆ é eviesado. Falso. O p-value está de certeza etre 0.0 e 0.0. Porquê? Faça um deseho! Grupo II a) V V 0,0 0,80 0,0 0, 0,8 0,8 - ão estar cotagiado V - ão tomar a vacia da gripe P(tomar a vacia da gripe) = P(V) = 0,0 P( \V) = 0, P( \ V ) = 0,8 P() = P(V) P(\V) + P( V ) P(\ V ) = 0,0 [-0,] + 0,80 [-0,8] = 0,68 b) = 600 X - º de aluos, em 600, vaciados

5 X B(600; 0,0) Usado a aproximação à distribuição Normal com = p = 600 0,0 = 0 = pq = 600 0,0 0,80 = , 0 P(X > 00) = -P(X 00) = - P(Z ) = - P(Z -,) = - 0,0 = 6 0,767 c) Y - úmero de idivíduos que chegam, por hora, ao Hospital A SERINGA com vírus da gripe Y P( H = 8) i) P(Y > ) = - P(Y ) = - 0,6 = 0,06 ii) Em média chegam D = 8 = idivíduos ao Hospital A SERINGA com vírus da gripe. iii) Resolução do problema em miutos W m itervalo de tempo etre chegadas, em miutos, de idivíduos com vírus da gripe ao Hospital A SERINGA W m Exp( m = 8/60) P(W > ) = - P(W ) = - (-e -(8/60)* ) = -0,866 = 0, Resolução do problema em horas W H itervalo de tempo etre chegadas, em horas, de idivíduos com vírus da gripe ao Hospital A SERINGA W H Exp( H = 8) P(W H > 0,) = - P(W H 0,) = - (-e -(8*0,) ) = -0,866 = 0, Grupo III X X a) ˆ E EX X EX EX E

6 X X X 6 ˆ E EX X X EX EX EX E 6 6 ˆ ˆ Todos os estimadores são cetrados ou ão eviesados para. ˆ E E ˆ ˆ Eˆ Eˆ E b) X X Var ˆ Var Var X X Var X Var X X X X6 Var ˆ Var Var X X X6 Var X Var X Var X6 ˆ ˆ Var ˆ Var Var ˆ ˆ Var ˆ Var ˆ ˆ Var ˆ Var Var ˆ, ˆ é mais eficiete do que ˆ e este por sua vez é mais eficiete do que ˆ. Grupo IV a) W N( 00, 0 ) P(W > ) = P(W- > 0) = P(Z > -0,68) = P(Z < 0,68) = 0,6808 b) P(S ( )S 66, > 66,) = P( ) = P(,06 ) ( ) = 0,0 c) Qual a distribuição das seguites variáveis aleatórias i) A variável aleatória apresetada tem distribuição de um qui-quadrado com graus de liberdade. ii) A variável aleatória apresetada tem distribuição t-studet com graus de liberdade. a) Grupo V

7 O itervalo de cofiaça para o verdadeiro valor do tempo médio é dado por: x Z ;x Z dado que pretedo um itervalo com uma margem de erro igual a 6,687 = etão: Z, 0 6,687;0 6,687 ou seja o itervalo de cofiaça para o verdadeiro valor do tempo médio de leitura é dado por 8,8 ; 6,687 6,687 = Z 6,687 = Z Z, 6 = 0,0 6 A percetagem de itervalos de cofiaça que ão cotêm o verdadeiro valor do tempo médio é 0%. b) H 0 : = 00 H : < 00 = 0,0 X Z N(0;) se Z Z 0 Rejeito H 0 Z ,667 Z Z, 0 0,6 omo Z 0 < -,6 Rejeito H 0 ao ível de sigificâcia = 0,0. Valor- p (p-value) = P(Z < -, 667) = 0,008 c) = Rejeito H 0 quado Z 0 < -,6 ou equivaletemete quado X <, 8 P(rejeitar H \ = ) = - P( X <, 8\ = ) =- P(Z < - 0,) =- 0,78 = 0,67

8 O erro associado a esta decisão é o erro de ª espécie ou erro do tipo II. d) H 0 : = H : > (X X) ( ) Z N(0;) se Z 0 Z Rejeito H 0 Z (8, 0) 6 8,8 Z Z0, 0,6 omo Z 0 >,6 Rejeito H 0 ao ível de sigificâcia = 0,0. A descofiaça do director da revista é fudametada.

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Teste de Hipótese

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Teste de Hipótese Estatística: Aplicação ao Sesoriameto Remoto SER 4 - ANO 18 Teste de Hipótese Camilo Daleles Reó camilo@dpi.ipe.br http://www.dpi.ipe.br/~camilo/estatistica/ Estimação de Parâmetros Como já foi visto,

Leia mais

Comparação entre duas populações

Comparação entre duas populações Comparação etre duas populações AMOSTRAS INDEPENDENTES Comparação etre duas médias 3 Itrodução Em aplicações práticas é comum que o iteresse seja comparar as médias de duas diferetes populações (ambas

Leia mais

Caderno de Exercício 3

Caderno de Exercício 3 1 Cadero de Exercício 3 Esaios de Hipóteses e Regressão Liear 1. Exercícios Aulas 1. Exercício 10.11 do livro Statistics for Ecoomics ad Busiess 2. Exercício 10.27 do livro Statistics for Ecoomics ad Busiess

Leia mais

Caderno de Exercício 2

Caderno de Exercício 2 1 Cadero de Exercício Estimação Potual e Itervalos de Cofiaça 1. Exercícios Aulas 1. Exercício 8.6 do livro Statistics for Ecoomics ad Busiess. O úmero de adares vedidos em cada dia por uma empresa imobiliária

Leia mais

Instruções gerais sobre a Prova:

Instruções gerais sobre a Prova: DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA - UFMG PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2012/2013 Istruções gerais sobre a Prova: (a) Cada questão respodida corretamete vale 1 (um) poto. (b) Cada

Leia mais

Testes de Hipóteses sobre uma Proporção Populacional

Testes de Hipóteses sobre uma Proporção Populacional Estatística II Atoio Roque Aula Testes de Hipóteses sobre uma Proporção Populacioal Seja o seguite problema: Estamos iteressados em saber que proporção de motoristas da população usa cito de seguraça regularmete.

Leia mais

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS 1 Estimação de Parâmetros uiverso do estudo (população) dados observados O raciocíio idutivo da estimação de parâmetros Estimação de Parâmetros POPULAÇÃO p =? AMOSTRA Observações:

Leia mais

Lista de Exercícios #6 Assunto: Propriedade dos Estimadores e Métodos de Estimação

Lista de Exercícios #6 Assunto: Propriedade dos Estimadores e Métodos de Estimação Assuto: Propriedade dos Estimadores e Métodos de Estimação. ANPEC 08 - Questão 6 Por regulametação, a cocetração de um produto químico ão pode ultrapassar 0 ppm. Uma fábrica utiliza esse produto e sabe

Leia mais

Estimar uma proporção p (desconhecida) de elementos em uma população, apresentando certa característica de interesse, a partir da informação

Estimar uma proporção p (desconhecida) de elementos em uma população, apresentando certa característica de interesse, a partir da informação ESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p 1 Objetivo Estimar uma proporção p (descohecida) de elemetos em uma população, apresetado certa característica de iteresse, a partir da iformação forecida por uma

Leia mais

Teoria da Estimação 1

Teoria da Estimação 1 Teoria da Estimação 1 Um dos pricipais objetivos da estatística iferecial cosiste em estimar os valores de parâmetros populacioais descohecidos (estimação de parâmetros) utilizado dados amostrais. Etão,

Leia mais

Lista de Exercícios #4 Assunto: Variáveis Aleatórias Contínuas

Lista de Exercícios #4 Assunto: Variáveis Aleatórias Contínuas . ANPEC 8 - Questão Seja x uma variável aleatória com fução desidade de probabilidade dada por: f(x) = x, para x f(x) =, caso cotrário. Podemos afirmar que: () E[x]=; () A mediaa de x é ; () A variâcia

Leia mais

Cap. 4 - Estimação por Intervalo

Cap. 4 - Estimação por Intervalo Cap. 4 - Estimação por Itervalo Amostragem e iferêcia estatística População: cosiste a totalidade das observações em que estamos iteressados. Nº de observações a população é deomiado tamaho=n. Amostra:

Leia mais

Estatística II Licenciatura em Gestão TESTE I

Estatística II Licenciatura em Gestão TESTE I Estatística II Liceciatura em Gestão 1 o semestre 2015/2016 14/01/2016 09:00 Nome N o Espaço reservado a classificações A utilização do telemóvel, em qualquer circustâcia, é motivo suficiete para a aulação

Leia mais

Introdução. Exemplos. Comparar três lojas quanto ao volume médio de vendas. ...

Introdução. Exemplos. Comparar três lojas quanto ao volume médio de vendas. ... Itrodução Exemplos Para curar uma certa doeça existem quatro tratametos possíveis: A, B, C e D. Pretede-se saber se existem difereças sigificativas os tratametos o que diz respeito ao tempo ecessário para

Leia mais

PROVA DE ESTATÍSTICA SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2005

PROVA DE ESTATÍSTICA SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2005 PROVA DE ESTATÍSTICA SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 005 Istruções para a prova: a) Cada questão respodida corretamete vale um poto. b) Questões deixadas em braco valem zero potos (este caso marque todas alterativas).

Leia mais

Probabilidades e Estatística

Probabilidades e Estatística Departameto de Matemática Probabilidades e Estatística Primeiro exame/segudo teste 2 o semestre 29/21 Duração: 18/9 miutos Grupo I Justifique coveietemete todas as respostas. 17/6/21 9: horas 1. Com base

Leia mais

Probabilidades e Estatística 2005/06

Probabilidades e Estatística 2005/06 Departameto de Matemática Secção de Estatística e Aplicações - IST Probabilidades e Estatística 2005/06 Resolução do 1 o Exame/2 o Teste 10/01/2006 h00 Grupo I - 5.0 val. 1. Um ovo método de detecção de

Leia mais

DETERMINANDO A SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA PARA AS DIFERENÇAS ENTRE MÉDIAS

DETERMINANDO A SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA PARA AS DIFERENÇAS ENTRE MÉDIAS DTRMINANDO A SIGNIFIÂNIA STATÍSTIA PARA AS DIFRNÇAS NTR MÉDIAS Ferado Lag da Silveira Istituto de Física - UFRGS lag@if.ufrgs.br O objetivo desse texto é apresetar através de exemplos uméricos como se

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EXATAS DEPTO. DE ESTATÍSTICA LISTA 4 PROBABILIDADE A (CE068) Prof. Benito Olivares Aguilera

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EXATAS DEPTO. DE ESTATÍSTICA LISTA 4 PROBABILIDADE A (CE068) Prof. Benito Olivares Aguilera UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EATAS DEPTO. DE ESTATÍSTICA LISTA 4 PROBABILIDADE A (CE068) Prof. Beito Olivares Aguilera 2 o Sem./09 1. Das variáveis abaixo descritas, assiale quais são

Leia mais

ESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p

ESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p ESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p Objetivo Estimar uma proporção p (descohecida) de elemetos em uma população, apresetado certa característica de iteresse, a partir da iformação forecida por uma amostra.

Leia mais

Estimação de Parâmetros. 1. Introdução

Estimação de Parâmetros. 1. Introdução Estimação de Parâmetros. Itrodução O objetivo da Estatística é a realização de iferêcia acerca de uma população, baseadas as iformações amostrais. Como as populações são caracterizados por medidas uméricas

Leia mais

Estimadores de Momentos

Estimadores de Momentos Estimadores de Mometos A média populacioal é um caso particular daquilo que chamamos de mometo. Na realidade, ela é o primeiro mometo. Se X for uma v.a. cotíua, com desidade f(x; θ 1,..., θ r ), depededo

Leia mais

DURAÇÃO 1:30. (o teste consta de 3 páginas com questões, um formulário e uma tabela - 5 folhas no total)

DURAÇÃO 1:30. (o teste consta de 3 páginas com questões, um formulário e uma tabela - 5 folhas no total) DURAÇÃO 1:30 (o teste costa de 3 págias com questões, um formulário e uma tabela - 5 folhas o total) Leia atetamete o euciado ates de respoder a cada questão. as questões de escolha múltipla seleccioe

Leia mais

Intervalos de Confiança

Intervalos de Confiança Itervalos de Cofiaça Prof. Adriao Medoça Souza, Dr. Departameto de Estatística - PPGEMQ / PPGEP - UFSM - 0/9/008 Estimação de Parâmetros O objetivo da Estatística é a realização de iferêcias acerca de

Leia mais

Hipótese Estatística. Tipos de Hipóteses

Hipótese Estatística. Tipos de Hipóteses Hipótese Estatística Hipótese, em estatística, é uma suposição formulada a respeito dos parâmetros de uma distribuição de probabilidade de uma ou mais populações. Podemos formular a hipótese que a produtividade

Leia mais

Capítulo 5- Introdução à Inferência estatística. (Versão: para o manual a partir de 2016/17)

Capítulo 5- Introdução à Inferência estatística. (Versão: para o manual a partir de 2016/17) Capítulo 5- Itrodução à Iferêcia estatística. (Versão: para o maual a partir de 2016/17) 1.1) Itrodução.(222)(Vídeo 39) Na iferêcia estatística, aalisamos e iterpretamos amostras com o objetivo de tirar

Leia mais

Capítulo 5- Introdução à Inferência estatística.

Capítulo 5- Introdução à Inferência estatística. Capítulo 5- Itrodução à Iferêcia estatística. 1.1) Itrodução.(184) Na iferêcia estatística, aalisamos e iterpretamos amostras com o objetivo de tirar coclusões acerca da população de ode se extraiu a amostra.

Leia mais

6.1 Estimativa de uma média populacional: grandes amostras. Definição: Um estimador é uma característica amostral (como a média amostral

6.1 Estimativa de uma média populacional: grandes amostras. Definição: Um estimador é uma característica amostral (como a média amostral 6 ESTIMAÇÃO 6.1 Estimativa de uma média populacioal: grades amostras Defiição: Um estimador é uma característica amostral (como a média amostral x ) utilizada para obter uma aproximação de um parâmetro

Leia mais

Exame final de Estatística 1ª Época - 3 de Junho de Duração: 2h30m. Note bem:

Exame final de Estatística 1ª Época - 3 de Junho de Duração: 2h30m. Note bem: xame fial de statística ª Época 3 de Juho de 4 Faculdade de coomia José Atóio iheiro Uiversidade Nova de Lisboa aria Helea Almeida Duração: h3m Note bem:. Resolva grupos diferetes em folhas diferetes.

Leia mais

Probabilidades e Estatística / Introd. às Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS

Probabilidades e Estatística / Introd. às Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Probabilidades e Estatística / Itrod. às Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Exame Época Especial 7/8 3/7/7 9: Duração: 3 horas Justifique coveietemete todas as respostas Grupo I 5 valores. Uma

Leia mais

Objetivo. Estimar a média de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra.

Objetivo. Estimar a média de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra. Objetivo Estimar a média de uma variável aleatória X, que represeta uma característica de iteresse de uma população, a partir de uma amostra. Exemplos: : peso médio de homes a faixa etária de 20 a 30 aos,

Leia mais

Avaliação de Desempenho de Sistemas Discretos

Avaliação de Desempenho de Sistemas Discretos Distribuições Comus Avaliação de Desempeho de Sistemas Discretos Probabilidade e Estatística 2 Uiforme Normal Poisso Hipergeométrica Biomial Studet's Geométrica Logormal Expoecial Beta Gamma Qui-Quadrado

Leia mais

Teorema do limite central e es/mação da proporção populacional p

Teorema do limite central e es/mação da proporção populacional p Teorema do limite cetral e es/mação da proporção populacioal p 1 RESULTADO 1: Relembrado resultados importates Seja uma amostra aleatória de tamaho de uma variável aleatória X, com média µ e variâcia σ.temos

Leia mais

Mestrado Integrado em Engenharia Civil. Disciplina: TRANSPORTES. Sessão Prática 4: Amostragem

Mestrado Integrado em Engenharia Civil. Disciplina: TRANSPORTES. Sessão Prática 4: Amostragem Mestrado Itegrado em Egeharia Civil Disciplia: TRNSPORTES Prof. Resposável: José Mauel Viegas Sessão Prática 4: mostragem Istituto Superior Técico / Mestrado Itegrado Egª Civil Trasportes ulas Práticas

Leia mais

INFERÊNCIA. Fazer inferência (ou inferir) = tirar conclusões

INFERÊNCIA. Fazer inferência (ou inferir) = tirar conclusões INFERÊNCIA Fazer iferêcia (ou iferir) = tirar coclusões Iferêcia Estatística: cojuto de métodos de aálise estatística que permitem tirar coclusões sobre uma população com base em somete uma parte dela

Leia mais

Distribuições Amostrais

Distribuições Amostrais Distribuições Amostrais O problema da iferêcia estatística: fazer uma afirmação sobre os parâmetros da população θ (média, variâcia, etc) através da amostra. Usaremos uma AAS de elemetos sorteados dessa

Leia mais

Obtemos, então, uma amostra aleatória de tamanho n de X, que representamos por X 1, X 2,..., X n.

Obtemos, então, uma amostra aleatória de tamanho n de X, que representamos por X 1, X 2,..., X n. Vamos observar elemetos, extraídos ao acaso e com reposição da população; Para cada elemeto selecioado, observamos o valor da variável X de iteresse. Obtemos, etão, uma amostra aleatória de tamaho de X,

Leia mais

Virgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 1/2005

Virgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 1/2005 Virgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 1/005 !" # Comparado quatitativamete sistemas eperimetais: Algoritmos, protótipos, modelos, etc Sigificado de uma amostra Itervalos de cofiaça Tomado decisões e comparado

Leia mais

ESTATÍSTICA Exame Final 1ª Época 3 de Junho de 2002 às 14 horas Duração : 3 horas

ESTATÍSTICA Exame Final 1ª Época 3 de Junho de 2002 às 14 horas Duração : 3 horas Faculdade de cooma Uversdade Nova de Lsboa STTÍSTIC xame Fal ª Época de Juho de 00 às horas Duração : horas teção:. Respoda a cada grupo em folhas separadas. Idetfque todas as folhas.. Todas as respostas

Leia mais

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS 1 Estimação de Parâmetros uiverso do estudo (população) dados observados O raciocíio idutivo da estimação de parâmetros Estimação de Parâmetros População p Amostra X S pˆ (parâmetros:

Leia mais

Teste de Avaliação de MATEMÁTICA 12º ano

Teste de Avaliação de MATEMÁTICA 12º ano Turma: e º teste 06 de Fevereiro Nº Nome GRUO I Teste de Avaliação de MATEMÁTICA º ao º eríodo de 0/ duração 90 mi. rof. Josué Baptista Classificação: O rofessor: As sete questões deste grupo são de escolha

Leia mais

INSTITUTO POLITÉCNICO DE SETÚBAL ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA

INSTITUTO POLITÉCNICO DE SETÚBAL ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA INSTITUTO POLITÉCNICO DE SETÚBAL ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA o Teste SEMESTRE PAR /7 Data: 3 de Juho de 7 Duração: h m Tóicos de Resolução.

Leia mais

Estatística e Probabilidade, D3, 2019_1. Escolha a alternativa correta e indique no gabarito de respostas

Estatística e Probabilidade, D3, 2019_1. Escolha a alternativa correta e indique no gabarito de respostas Estatística e Probabilidade, D3, 2019_1 Escolha a alterativa correta e idique o gabarito de respostas 1. Uma avaliação é costituída de 20 questões, cada uma delas com cico alterativas, das quais apeas

Leia mais

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS CESPE/UB FUB/0 fa 5 4 CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS 60 As distribuições B e C possuem os mesmos valores para os quartis Q e Q, e o quartil superior em B correspode ao quartil cetral (Q ) da distribuição A.

Leia mais

MAE0229 Introdução à Probabilidade e à Estatística II

MAE0229 Introdução à Probabilidade e à Estatística II Exercício : Sabe-se que o tempo de viagem de um local A a zoa orte de São Paulo até a USP segue uma distribuição ormal com desvio padrão 9 miutos. Em 200 dias aotou-se o tempo gasto para vir desse poto

Leia mais

Distribuições Amostrais

Distribuições Amostrais 9/3/06 Uiversidade Federal do Pará Istituto de Tecologia Estatística Aplicada I Prof. Dr. Jorge Teófilo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Egeharia Mecâica 3/09/06 3:38 ESTATÍSTICA APLICADA I - Teoria

Leia mais

d) A partir do item c) encontre um estimador não viciado para σ 2.

d) A partir do item c) encontre um estimador não viciado para σ 2. Uiversidade de Brasília Departameto de Estatística 6 a Lista de PE 1 Seja X 1,, X ) uma AAS tal que EX i ) = µ e VarX i ) = σ 2 a) Ecotre EXi 2 ) e E X 2) b) Calcule EX i X) X i X) 2 c) Se T =, mostre

Leia mais

FACULDADE DE ECONOMIA DO PORTO. Licenciatura em Economia E C O N O M E T R I A I I PARTE

FACULDADE DE ECONOMIA DO PORTO. Licenciatura em Economia E C O N O M E T R I A I I PARTE FACULDADE DE ECONOMIA DO PORTO Liceciatura em Ecoomia E C O N O M E T R I A I (LEC0) Exame Fial 0 de Jaeiro de 00 RESOLUÇÃO: I PARTE I GRUPO a) Dispoível uma amostra de observações de Y para períodos cosecutivos,

Leia mais

ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIA

ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIA ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIA Objetivo Estimar a média de uma variável aleatória, que represeta uma característica de iteresse de uma população, a partir de uma amostra. Vamos observar elemetos, extraídos ao

Leia mais

Estatística. Estatística II - Administração. Prof. Dr. Marcelo Tavares. Distribuições de amostragem. Estatística Descritiva X Estatística Inferencial

Estatística. Estatística II - Administração. Prof. Dr. Marcelo Tavares. Distribuições de amostragem. Estatística Descritiva X Estatística Inferencial Estatística II - Admiistração Prof. Dr. Marcelo Tavares Distribuições de amostragem Na iferêcia estatística vamos apresetar os argumetos estatísticos para fazer afirmações sobre as características de uma

Leia mais

MAE 116 Estimação para a média FEA - 2º Semestre de 2018

MAE 116 Estimação para a média FEA - 2º Semestre de 2018 MAE 116 Estimação para a média FEA - 2º Semestre de 2018 1 Objetivo da aula O objetivo é estimar a média de uma população (ou de uma variável aleatória) Vamos iicialmete estudar de forma empírica a distribuição

Leia mais

Distribuições Amostrais

Distribuições Amostrais 7/3/07 Uiversidade Federal do Pará Istituto de Tecologia Estatística Aplicada I Prof. Dr. Jorge Teófilo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Egeharia Mecâica 3/07/07 09:3 ESTATÍSTICA APLICADA I - Teoria

Leia mais

TRANSPORTES. Sessão Prática 4 Amostragem de escalares

TRANSPORTES. Sessão Prática 4 Amostragem de escalares Mestrado Itegrado em Egeharia Civil TRNPORTE Prof. Resposável: Luis Picado atos essão Prática 4 mostragem de escalares Istituto uperior Técico / Mestrado Itegrado Egeharia Civil Trasportes ulas Práticas

Leia mais

Contabilometria. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Contabilometria. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc. Cotabilometria Prof.: Patricia Maria Bortolo, D. Sc. Teste para Duas Amostras Fote: LEVINE, D. M.; STEPHAN, D. F.; KREHBIEL, T. C.; BERENSON, M. L.; Estatística Teoria e Aplicações, 5a. Edição, Editora

Leia mais

A finalidade de uma equação de regressão seria estimar valores de uma variável, com base em valores conhecidos da outra.

A finalidade de uma equação de regressão seria estimar valores de uma variável, com base em valores conhecidos da outra. Jaete Pereira Amador Itrodução A aálise de regressão tem por objetivo descrever através de um modelo matemático, a relação existete etre duas variáveis, a partir de observações dessas viráveis. A aálise

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC

Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC Justifique coveietemete todas as respostas o semestre 207/208 8//207 :00 o Teste B 0 valores. Um teste

Leia mais

CAPÍTULO 6 - ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES

CAPÍTULO 6 - ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES CAPÍTULO 6 - ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES 6. INTRODUÇÃO INFERÊNCIA ESTATÍSTICA Estimação por poto por itervalo Testes de Hipóteses População X θ =? Amostra θ Iferêcia Estatística X, X,..., X 6. ESTIMAÇÃO

Leia mais

Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos Estimação pontual e intervalar

Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos Estimação pontual e intervalar potual por itervalos Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos potual e itervalar Lic. Eg. Biomédica e Bioegeharia-2009/2010 potual por itervalos A Teoria das Probabilidades cosiste

Leia mais

INTERVALOS DE CONFIANÇA

INTERVALOS DE CONFIANÇA INTRVALOS D CONFIANÇA 014 stimação por itervalos 1,..., é uma amostra aleatória de uma variável cuja distribuição depede do parâmetro. Se L( 1,..., ) e U( 1,..., ) são duas fuções tais que L < U e P(L

Leia mais

n ) uma amostra aleatória da variável aleatória X.

n ) uma amostra aleatória da variável aleatória X. - Distribuições amostrais Cosidere uma população de objetos dos quais estamos iteressados em estudar uma determiada característica. Quado dizemos que a população tem distribuição FX ( x ), queremos dizer

Leia mais

Objetivos. Testes não-paramétricos

Objetivos. Testes não-paramétricos Objetivos Prof. Lorí Viali, Dr. http://www. ufrgs.br/~viali/ viali@mat.ufrgs.br Testar o valor hipotético de um parâmetro (testes paramétricos) ou de relacioametos ou modelos (testes ão paramétricos).

Leia mais

Distribuições de Estatísticas Amostrais e Teorema Central do Limite

Distribuições de Estatísticas Amostrais e Teorema Central do Limite Distribuições de Estatísticas Amostrais e Teorema Cetral do Limite Vamos começar com um exemplo: A mega-sea de 996 a N 894 úmeros de a 6: Média: m 588 Desvio padrão: 756 49 amostras de 6 elemetos Frequêcia

Leia mais

Objetivos. Os testes de hipóteses ser: Paramétricos e Não Paramétricos. Testes não-paramétricos. Testes paramétricos

Objetivos. Os testes de hipóteses ser: Paramétricos e Não Paramétricos. Testes não-paramétricos. Testes paramétricos Objetivos Prof. Lorí Viali, Dr. http://www.pucrs.br/famat/viali/ viali@pucrs.br Testar o valor hipotético de um parâmetro (testes paramétricos) ou de relacioametos ou modelos (testes ão paramétricos).

Leia mais

7. INTERVALOS DE CONFIANÇA

7. INTERVALOS DE CONFIANÇA 7 INTRVALOS D CONFIANÇA 00 stimação por itervalos,, é uma amostra aleatória de uma variável cuja distribuição depede do parâmetro θ Se L(,, ) e U(,, ) são duas fuções tais que L < U e P(L θ U), o itervalo

Leia mais

Nosso objetivo agora é estudar a média de uma variável quantitativa X. Denotamos a média desconhecida como E(X)=µ

Nosso objetivo agora é estudar a média de uma variável quantitativa X. Denotamos a média desconhecida como E(X)=µ TESTE DE HIPÓTESES PARA A MÉDIA POPULACIONAL µ Nosso objetivo agora é estudar a média de uma variável quatitativa X. Deotamos a média descohecida como E(X)µ Mais precisamete, estimamos a média µ, costruímos

Leia mais

A Inferência Estatística é um conjunto de técnicas que objetiva estudar a população através de evidências fornecidas por uma amostra.

A Inferência Estatística é um conjunto de técnicas que objetiva estudar a população através de evidências fornecidas por uma amostra. UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Distribuição Amostral Luiz Medeiros de Araujo Lima Filho Departameto de Estatística INTRODUÇÃO A Iferêcia Estatística é um cojuto de técicas que objetiva estudar a população

Leia mais

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Intervalo de Confiança

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Intervalo de Confiança Etatítica: Aplicação ao Seoriameto Remoto SER 4 - ANO 19 Itervalo de Cofiaça Camilo Dalele Reó camilo.reo@ipe.br http://www.dpi.ipe.br/~camilo/etatitica/ Itervalo de Cofiaça Um parâmetro pode er etimado

Leia mais

Centro de Ciências e Tecnlogia Agroalimentar - Campus Pombal Disciplina: Estatística Básica Aula 10 Professor: Carlos Sérgio

Centro de Ciências e Tecnlogia Agroalimentar - Campus Pombal Disciplina: Estatística Básica Aula 10 Professor: Carlos Sérgio Cetro de Ciêcias e Teclogia Agroalimetar - Campus Pombal Disciplia: Estatística Básica - 01.1 Aula 10 Professor: Carlos Sérgio UNIDADE 6 - TEORIA DA ESTIMAÇÃO NOTAS DE AULA 1 Itrodução Iferêcia estatística

Leia mais

Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS

Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Duração: 90 miutos Gruo I Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Justifique coveietemete todas as resostas 1 o semestre 2017/2018 30/01/2018 15:00 2 o Teste C 10 valores 1. A variável aleatória X

Leia mais

Testes de Ajustamento (testes da bondade do ajustamento)

Testes de Ajustamento (testes da bondade do ajustamento) Testes de Ajustameto (testes da bodade do ajustameto) Os testes de ajustameto servem para testar a hipótese de que uma determiada amostra aleatória teha sido extraída de uma população com distribuição

Leia mais

Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS

Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Justifique coveietemete todas as respostas o semestre 017/018 04/07/018 15:00 o Teste C 10 valores 1. Admita que os tempos (em cetea

Leia mais

ESTIMAÇÃO POR INTERVALO (INTERVALOS DE CONFIANÇA)

ESTIMAÇÃO POR INTERVALO (INTERVALOS DE CONFIANÇA) 06 ETIMÇÃO OR INTERVLO (INTERVLO DE CONINÇ) Cada um dos métodos de estimação potual permite associar a cada parâmetro populacioal um estimador. Ora a cada estimador estão associadas tatas estimativas diferetes

Leia mais

Probabilidades e Estatística

Probabilidades e Estatística Duração: 90 miutos Probabilidades e Estatística LEIC-A, LEIC-T, LEGM, MA, MEMec Justifique coveietemete todas as respostas! o semestre 015/016 09/06/016 11:00 o teste B Grupo I 10 valores 1. Seja (X 1,

Leia mais

3 Introdução à inferência estatística

3 Introdução à inferência estatística 3 Itrodução à iferêcia estatística Itrodução à iferêcia estatística Pág. 00 1.1. Este tipo de estudos as sodages eleitorais têm como objetivo aferir o setido de voto dos eleitores. Isto permite, ão só

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ

Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Justifique coveietemete todas as respostas 1 o semestre 2017/2018 11/01/2018

Leia mais

Universidade Federal de Mato Grosso Probabilidade e Estatística - Curso: Engenharia Civil Introdução à Inferência Estatística - Prof a Eveliny

Universidade Federal de Mato Grosso Probabilidade e Estatística - Curso: Engenharia Civil Introdução à Inferência Estatística - Prof a Eveliny 1 Itrodução Uiversidade Federal de Mato Grosso Probabilidade e Estatística - Curso: Egeharia Civil Itrodução à Iferêcia Estatística - Prof a Eveliy Vimos o iício do curso como resumir descritivamete variáveis

Leia mais

Como a dimensão da amostra é , o número de inquiridos correspondente é

Como a dimensão da amostra é , o número de inquiridos correspondente é 41. p ˆ 0, 5 e z 1, 960 Se a amplitude é 0,, etão a margem de erro é 0,1. 0,5 0,48 1,960 0,1 0,496 96 0,0510 0,496 0,0510 0,496 0,0510 Tema 5 71) 1.1 4 11 6% Como a dimesão da amostra é 15 800, o úmero

Leia mais

Análise de Informação Económica e Empresarial Prova Época Normal 17 de Junho de 2013 Duração: 2h30m (150 minutos)

Análise de Informação Económica e Empresarial Prova Época Normal 17 de Junho de 2013 Duração: 2h30m (150 minutos) Desidade Liceciaturas Ecoomia/Fiaças/Gestão 1º Ao Ao lectivo de 01-013 Aálise de Iformação Ecoómica e Empresarial Prova Época ormal 17 de Juho de 013 Duração: h30m (150 miutos) Respoda aos grupos em Folhas

Leia mais

Inferência Estatística

Inferência Estatística Iferêcia Estatística opulação Amostra Itroduç Itrodução à Iferêcia Estatística Como tirar coclusões tomar decisões a partir de iformação parcial / icompleta (amostra) projectado /geeralizado resultados

Leia mais

Capítulo 12. Problema 01. (a) (b)

Capítulo 12. Problema 01. (a) (b) apítulo Problema (a P(Erro I P(dizer que são de B a 76 75 P Z P( Z P(Erro II 5,87% P(dizer que são de A a 76 77 P Z P( Z 5,87% (b P(Erro I 5% P ( ~ (75; 75,645 verdade são de A P verdade são de B P 76,645

Leia mais

Capítulo 12 SELECIONADOS PARA ESTUDO PROVA 15/09: Problema 01. (a) (b)

Capítulo 12 SELECIONADOS PARA ESTUDO PROVA 15/09: Problema 01. (a) (b) apítulo ELEIOADO PARA ETUDO PROVA 5/9: -3 5-9 -3 6-7 -8 35-38 Problema (a P(Erro I P(dizer que são de B a 76 75 P Z P( Z 5,87% P(Erro II P(dizer que são de A a 76 77 P Z P( Z 5,87% (b P(Erro I 5% P ( ~

Leia mais

Intervalos Estatísticos para uma única Amostra - parte II

Intervalos Estatísticos para uma única Amostra - parte II Itervalos Estatísticos para uma úica Amostra - parte II Itervalo de cofiaça para proporção 2012/02 1 Itrodução 2 3 Objetivos Ao fial deste capítulo você deve ser capaz de: Costruir itervalos de cofiaça

Leia mais

10 - Medidas de Variabilidade ou de Dispersão

10 - Medidas de Variabilidade ou de Dispersão 10 - Medidas de Variabilidade ou de Dispersão 10.1 Itrodução Localizado o cetro de uma distribuição de dados, o próximo passo será verificar a dispersão desses dados, buscado uma medida para essa dispersão.

Leia mais

Objetivo. Estimar a média µ de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra.

Objetivo. Estimar a média µ de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra. ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIAM Objetivo Estimar a média µ de uma variável aleatória X, que represeta uma característica de iteresse de uma população, a partir de uma amostra. Exemplos: µ : peso médio de homes

Leia mais

Métodos Quantitativos para Ciência da Computação Experimental Aula #4

Métodos Quantitativos para Ciência da Computação Experimental Aula #4 Métodos Quatitativos para Ciêcia da Computação Experimetal Aula #4 Jussara Almeida DCC-UFMG 2017 Measuremets are ot to provide umbers, but isights Metodologia de Comparação de Sistemas Experimetais Comparado

Leia mais

Exame MACS- Inferência-Intervalos.

Exame MACS- Inferência-Intervalos. Exame MACS- Iferêcia-Itervalos. No iício deste capítulo, surgem algumas ideias que devemos ter presetes: O objectivo da iferêcia estatística é usar uma amostra e tirar coclusões para toda a população.

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEIC-A, LEIC-T, LEGM, MA, MEMec

Probabilidades e Estatística LEIC-A, LEIC-T, LEGM, MA, MEMec Duração: 90 miutos Probabilidades e Estatística LEIC-A, LEIC-T, LEGM, MA, MEMec Justifique coveietemete todas as respostas! 2 o semestre 2015/2016 09/06/2016 11:00 2 o teste B Grupo I 10 valores 1. Seja

Leia mais

A finalidade dos testes de hipóteses paramétrico é avaliar afirmações sobre os valores dos parâmetros populacionais.

A finalidade dos testes de hipóteses paramétrico é avaliar afirmações sobre os valores dos parâmetros populacionais. Prof. Jaete Pereira Amador Itrodução Os métodos utilizados para realização de iferêcias a respeito dos parâmetros pertecem a duas categorias. Pode-se estimar ou prever o valor do parâmetro, através da

Leia mais

DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA - UFMG PROVA DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE SELEÇÃO - MESTRADO/ UFMG /2016

DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA - UFMG PROVA DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE SELEÇÃO - MESTRADO/ UFMG /2016 DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA - UFMG PROVA DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE SELEÇÃO - MESTRADO/ UFMG - 205/206 Istruções:. Cada questão respodida corretamete vale (um poto. 2. Cada questão respodida icorretamete

Leia mais

ESCOLA SECUNDÁRIA COM 3º CICLO D. DINIS COIMBRA 12º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A FICHA DE AVALIAÇÃO 12º B1. Grupo I

ESCOLA SECUNDÁRIA COM 3º CICLO D. DINIS COIMBRA 12º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A FICHA DE AVALIAÇÃO 12º B1. Grupo I ESCOLA SECUNDÁRIA COM º CICLO D. DINIS COIMBRA º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A FICHA DE AVALIAÇÃO º B Grupo I As três questões deste grupo são de escolha múltipla. Para cada uma delas são idicadas quatro

Leia mais

Estimativa de Parâmetros

Estimativa de Parâmetros Estimativa de Parâmetros ENG09004 04/ Prof. Alexadre Pedott pedott@producao.ufrgs.br Trabalho em Grupo Primeira Etrega: 7/0/04. Plao de Amostragem - Cotexto - Tipo de dado, frequêcia de coleta, quatidade

Leia mais

n C) O EMV é igual a i 1

n C) O EMV é igual a i 1 PROVA DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 009 Istruções: a) Cada questão respodida corretamete vale (um) poto. c) Cada questão respodida icorretamete vale - (meos um) poto. b) Cada questão

Leia mais

Distribuição Amostral da Média: Exemplos

Distribuição Amostral da Média: Exemplos Distribuição Amostral da Média: Eemplos Talvez a aplicação mais simples da distribuição amostral da média seja o cálculo da probabilidade de uma amostra ter média detro de certa faia de valores. Vamos

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC

Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC Justifique coveietemete todas as respostas o semestre 207/208 /0/208 09:00 2 o teste A 0 valores. Admita

Leia mais

e, respectivamente. Os valores tabelados para a distribuição t-student dependem do número de graus de liberdade ( n 1 e

e, respectivamente. Os valores tabelados para a distribuição t-student dependem do número de graus de liberdade ( n 1 e Prof. Jaete Pereira Amador 1 1 Itrodução Um fator de grade importâcia a pesquisa é saber calcular corretamete o tamaho da amostra que será trabalhada. Devemos ter em mete que as estatísticas calculadas

Leia mais

Escola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 11º Ano de Matemática A Tema III Sucessões Reais. TPC nº11 (entregar no dia 20 de Maio de 2011) 1ª Parte

Escola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 11º Ano de Matemática A Tema III Sucessões Reais. TPC nº11 (entregar no dia 20 de Maio de 2011) 1ª Parte Escola Secudária com 3º ciclo D. Diis º Ao de Matemática A Tema III Sucessões Reais TPC º (etregar o dia 0 de Maio de 0) ª Parte As cico questões deste grupo são de escolha múltipla. Para cada uma delas

Leia mais

Uma amostra aleatória simples de n elementos é selecionada a partir da população. Calcula-se o valor da média a partir da amostra

Uma amostra aleatória simples de n elementos é selecionada a partir da população. Calcula-se o valor da média a partir da amostra Distribuição amostral de Um dos procedimetos estatísticos mais comus é o uso de uma média da amostra ( ) para fazer iferêcias sobre uma população de média µ. Esse processo é apresetado a figura abaio.

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEE, LEGI, LEMat, LERC/LETI, LMAC, MEAer, MEAmb, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEQ

Probabilidades e Estatística LEE, LEGI, LEMat, LERC/LETI, LMAC, MEAer, MEAmb, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEQ Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEE, LEGI, LEMat, LERC/LETI, LMAC, MEAer, MEAmb, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEQ Justifique coveietemete todas as respostas 2 o semestre 206/207

Leia mais

1 Distribuições Amostrais

1 Distribuições Amostrais 1 Distribuições Amostrais Ao retirarmos uma amostra aleatória de uma população e calcularmos a partir desta amostra qualquer quatidade, ecotramos a estatística, ou seja, chamaremos os valores calculados

Leia mais

CE-003: Estatística II - Turma K/O Avaliações Periódicas (1 o semestre 2018)

CE-003: Estatística II - Turma K/O Avaliações Periódicas (1 o semestre 2018) CE-003: Estatística II - Turma K/O Avaliações Periódicas (1 o semestre 2018) Avaliação 01 1. Em cada um dos ites a seguir foreça o espaço amostral e também sua caracterização quato a ser (i) fiito ou ifiito,

Leia mais