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O dono de um supermercado contratou uma equipe especializada para investigar se a altura em que um produto é exposto aos consumidores afeta seu volume de vendas. Para a investigação, foi escolhido um produto com ampla aceitação dos consumidores, oferecido a preços compatíveis com suas rendas e por ampla variedade de marcas, tanto nacionais quanto estrangeiras.
Em sua investigação, a equipe especializada mencionada no texto 5A2-III selecionou um produto considerado adequado, procedeu ao controle de outros fatores que poderiam influir nas medições ou em suas interpretações e realizou algumas poucas mensurações, conforme a tabela a seguir, apenas para obter uma primeira noção do melhor modelo a ser utilizado.
| altura de exposição (cm) |
vendas semana 1 (itens) |
vendas semana 2 (itens) |
|---|---|---|
| 30 | 530 | 520 |
| 80 | 780 | 790 |
| 140 | 1.040 | 1.050 |
| 190 | 660 | 680 |
A partir dessas informações, e adotando, para cada altura de exposição, a média do número de itens vendidos nas semanas 1 e 2, assinale a opção em que é apresentada, sob um aspecto qualitativo, a distribuição mais factível para modelar a situação por meio da representação do volume de vendas mensurado pelo número de itens vendidos do produto, no eixo vertical, e da altura de exposição, no eixo horizontal.
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Com base na situação hipotética precedente, assinale a opção em que é apresentado um intervalo de confiança conservador para a proporção populacional de reincidentes com coeficiente de confiança de 95% (considere que z95% = 1,96).
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Com base nessas informações e considerando que cada tentativa corresponde a um ensaio de Bernoulli com parâmetro p desconhecido e que os experimentos realizados em dias diferentes são independentes entre si, assinale a opção na qual é apresentado o intervalo que contém a estimativa de máxima verossimilhança para a probabilidade p de o solo ser executado sem erros.
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A fim de se estimar um parâmetro populacional Ω, foram construídas 5 fórmulas distintas, funções das observações amostrais. Para a escolha do melhor estimador, simulou-se uma situação em que Ω = 100; da população retiraram-se 1.000 amostras, cada uma delas composta de dez unidades, e aplicaram-se todas as fórmulas às dez unidades de cada amostra, tendo sido obtidos 1.000 valores para cada fórmula, e, a partir deles, os dados a seguir.
| fórmula | média: E(wi) | variância: Var(wi) |
|---|---|---|
| w1 | 102 | 5 |
| w2 | 100 | 8 |
| w3 | 98 | 3 |
| w4 | 99 | 4 |
| w5 | 101 | 7 |
A partir dos dados apresentados na tabela presente no texto 5A2-I, assinale a opção em que é apresentada, empiricamente, a estimação mais acurada de Ω.
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A fim de se estimar um parâmetro populacional Ω, foram construídas 5 fórmulas distintas, funções das observações amostrais. Para a escolha do melhor estimador, simulou-se uma situação em que Ω = 100; da população retiraram-se 1.000 amostras, cada uma delas composta de dez unidades, e aplicaram-se todas as fórmulas às dez unidades de cada amostra, tendo sido obtidos 1.000 valores para cada fórmula, e, a partir deles, os dados a seguir.
| fórmula | média: E(wi) | variância: Var(wi) |
|---|---|---|
| w1 | 102 | 5 |
| w2 | 100 | 8 |
| w3 | 98 | 3 |
| w4 | 99 | 4 |
| w5 | 101 | 7 |
A partir dos dados apresentados na tabela constante do texto 5A2-I, assinale a opção que corresponde, empiricamente, à estimação mais precisa de Ω.
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