TJ PA 2025

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1. 51EstatísticaA curtose negativa observada na vara A indica que a distribuição dos tempos de tramitação nessa vara é menos achatada do que uma distribuição normal, apresentando maior concentração em torno da média.
2. 52EstatísticaNa vara B, o fato de a média ser superior à mediana, associado à curtose positiva, sugere que a distribuição dos tempos de tramitação possui cauda mais pesada à sua esquerda.
3. 53EstatísticaA distribuição dos tempos de tramitação na vara C apresenta assimetria negativa.
4. 54EstatísticaApesar de apresentarem médias iguais, as varas C e D diferem quanto à forma da distribuição: a curtose bastante elevada na vara D reflete a presença de pontos exteriores indicados no seu diagrama box…
5. 55EstatísticaEntre as quatro varas analisadas, a vara C apresenta o menor coeficiente de variação.
6. 56Estatísticaᡂ䙦ᠹ ∩ ᠩ䙧 㐄 0,6 㐀 0,3.
7. 57EstatísticaA probabilidade de um processo ser resolvido em 6 meses ou mais é igual a 0,7.
8. 58EstatísticaSe ᠷ representa o evento “processo criminal” e se ᠩ denota o evento “processo cível”, então ᠷ e ᠩ são eventos independentes.
9. 59EstatísticaDenotada por ᡂ䙦ᠩ|ᠹ䙧, a probabilidade condicional de um processo ter sido cível, dado que foi julgado em menos de 6 meses, é ᡂ䙦ᠩ|ᠹ䙧 㐄 0,5.
10. 60EstatísticaSe 10 processos forem selecionados ao acaso, a probabilidade de se observar exatamente 6 processos cíveis e 4 processos criminais nessa amostra é 0,6.
11. 61Economiaᠰ⡰ = ᠱ[(ᡆ − )⡰]. ぁ
12. 62Estatísticaᡐ㍤ e ᡅ são variáveis aleatórias independentes.
13. 63Economiaᠰ⡰ = ᠱ[(ᡆ − )⡰]. ぁ
14. 64Estatísticaᡂ䙦ᡑ 㐐 3|ᡐ 㐄 0䙧 㐄 0,512.
15. 65EstatísticaA variância de ᡑ é inferior a 18.
16. 66Estatísticaa diferença ᡈ ㎘ ᡉ segue uma distribuição exponencial com variância igual a 2.
17. 67Estatísticaa forma 2 ∙ 䙦ᡈ ㎗ ᡉ䙧 se distribui conforme uma distribuição exponencial com variância igual a 8. 〣
18. 68Estatísticaa razão segue uma distribuição uniforme contínua. 〣⡸〤
19. 69Estatísticao mínimo entre ᡈ e ᡉ segue uma distribuição exponencial com média igual a 0,5.
20. 70Estatísticaexp䙦㎘ᡈ䙧 e exp䙦㎘ᡉ䙧 são cópias independentes de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1].
21. 71Educação e Pedagogiaᠱ(ᡉ⡰) = 1.
22. 72EstatísticaO valor esperado de ᡑ é igual a 2.
23. 73EstatísticaA variância de ᡑ é igual a 4.
24. 74EstatísticaA distribuição de ᡄ condicionalmente a um valor observado de ᡑ, denotado como ᡄ|ᡑ = ᡷ, segue uma distribuição binomial.
25. 75EstatísticaA distribuição do par (ᡑ, ᡄ) pode ser representada por uma função de densidade absolutamente contínua ᡘ(ᡷ, ᡰ), na qual (ᡷ, ᡰ) representa um ponto do suporte da distribuição de (ᡑ, ᡄ).
26. 76EstatísticaO método dos momentos e o método da máxima verossimilhança fornecem os mesmos estimadores.
27. 77EstatísticaUm estimador suficiente retém todas as informações relevantes da amostra a respeito do parâmetro populacional.
28. 78EstatísticaO estimador pontual da média populacional independe do tamanho da amostra.
29. 79EstatísticaUm estimador pontual consistente aproxima-se do parâmetro populacional quando o tamanho da amostra cresce.
30. 80EstatísticaPara cada parâmetro populacional, há um único estimador pontual.
31. 81EstatísticaO estimador pontual da média populacional é dado pela média aritmética da amostra.
32. 82EstatísticaO intervalo de confiança não permite medir a magnitude de erro (ou erro de precisão) com relação ao parâmetro populacional.
33. 83EstatísticaUm intervalo de confiança permite a aproximação do parâmetro populacional por meio de intervalos.
34. 84EstatísticaO coeficiente de confiança mede a percentagem de intervalos de confiança construídos que contêm o parâmetro populacional.
35. 85EstatísticaDada uma amostra, vários intervalos de confiança podem ser construídos.
36. 86EstatísticaA situação ideal na construção de intervalos de confiança é a obtenção de intervalos amplos que apresentem alta probabilidade de conter o parâmetro populacional.
37. 87EstatísticaUm intervalo de credibilidade é baseado em informações prévias.
38. 88EstatísticaA construção de um intervalo de credibilidade independe da distribuição de probabilidade.
39. 89EstatísticaTestar hipóteses consiste, essencialmente, em avaliar a hipótese nula.
40. 90EstatísticaO nível de significância de um teste assume valores altos, tais como 90%, 95% e 99%.
41. 91EstatísticaA definição do nível de significância de um teste é baseada na probabilidade do erro do tipo II.
42. 92EstatísticaA escolha do nível de significância tem influência direta na potência de um teste.
43. 93EstatísticaA definição da potência de um teste é baseada na probabilidade do erro do tipo I.
44. 94EstatísticaO teste t de Student é um procedimento que compara as médias de duas amostras.
45. 95EstatísticaO teste qui-quadrado é um procedimento que permite analisar a associação entre variáveis numéricas.
46. 96EstatísticaSob a suposição de erros com distribuição normal e variância constante, o EMQ e o EMV para β são idênticos.
47. 97EstatísticaO EMQ minimiza a soma do quadrado dos resíduos, independentemente da distribuição dos dados.
48. 98EstatísticaPara o EMV existir para uma regressão linear, a variável resposta deve seguir uma distribuição normal.
49. 99EstatísticaQuando os erros são homoscedásticos e normalmente distribuídos, os estimadores EMQ e EMV são não viesados e atingem o limite inferior de Cramér-Rao.
50. 100EstatísticaO EMQ requer menos suposições sobre distribuições que o EMV para ser consistente.
51. 101EstatísticaA estatística t para testar H⡨: ‐〷 = 0 segue uma distribuição t de Student com n  1 graus de liberdade.
52. 102EstatísticaUm intervalo de 95% de confiança para ‐ que inclui o zero 〷 significa que se rejeita a hipótese H⡨: ‐〷 = 0 ao nível de 5% de significância.
53. 103EstatísticaA estatística F para testar H⡨: ‐⡩ = ‐⡰ = ⋯ = ‐〸 = 0 segue uma distribuição F com (k, n  1) graus de liberdade.
54. 104EstatísticaSe o erro padrão de ‐〷 aumenta, mantendo as demais características constantes, o comprimento do intervalo de confiança para ‐ diminui. 〷
55. 105EstatísticaPara testar H⡨: ‐⡩ + ‐⡰ = 1 usando um teste t, a estatística め㕓 ⡸め㕓 ⡹⡩ do teste é ㄗ ㄘ , em que EP é o erro padrão, determinado ⢉⤀㐵め㕓 ⡸め㕓 㐹 ㄗ ㄘ por EP㐵‐䘲 + ‐䘲 㐹 = 㒕Var㐵‐䘲 㐹 + Var㐵‐䘲 㐹 + 2Cov㐵‐䘲 , ‐䘲 㐹…
56. 106EstatísticaO p-valor representa a probabilidade de que a hipótese nula seja verdadeira condicional aos dados observados.
57. 107EstatísticaO coeficiente de determinação R² é igual à SQM/SQT, e incluir qualquer novo regressor (mesmo que estatisticamente insignificante) diminuirá o R².
58. 108EstatísticaA estatística F para testar H⡨: ‐⡩ = ‐⡰ = ⋯ = ‐〸 = 0 é dada ⤃⤁⢗/〸 por ᠲ = . ⤃⤁⤂/(ぁ⡹〸⡹⡩)
59. 109EstatísticaO erro quadrático médio é igual à SQR/(ᡦ − ᡣ − 1) e provê um estimador não viesado da variância do erro, independentemente dos regressores terem efeitos significantes.
60. 110EstatísticaQuando comparados os modelos alinhados usando ANOVA, a estatística F para testar a significância de q regressores 䙦⤃⤁⤂㊓㊀㊔㊕㊓㊄㊕㊐⡹⤃⤁⤂㊄㊓㊓㊀㊔㊕㊓㊄㊕㊐䙧/い adicionais é ᠲ = , o qual segue ⤃⤁⤂㊄㊓㊓㊀㊔㊕㊓㊄㊕㊐/(ぁ⡹〸⡹⡩) u…
61. 111EstatísticaEm um modelo de regressão bem-ajustado, os resíduos devem mostrar padrões sistemáticos quando plotados contra os valores ajustados ᡷ㕈〶.
62. 112EstatísticaA soma dos resíduos em um modelo de regressão com um intercepto é sempre igual a zero: ∑ ᡗ〶 = 0.
63. 113EstatísticaSe um gráfico de probabilidade normal (Q-Q plot) dos resíduos mostra pontos que seguem aproximadamente uma linha reta, isso indica que a suposição de normalidade não é satisfeita.
64. 114EstatísticaA heteroscedasticidade pode ser detectada plotando-se os resíduos contra os valores ajustados e observando-se se a dispersão dos resíduos aumenta ou decresce sistematicamente com relação aos valores…
65. 115EstatísticaOs resíduos estudentizados são preferidos aos resíduos ordinários para a detecção de outliers, pois consideram o efeito alavanca de cada observação e possuem variâncias mais uniformes entre as observ…
66. 116EstatísticaA estatística do teste de Durbin-Watson, calculada como ∑䙦〲 ⡹〲 䙧ㄘ ᠰᡉ = ㊄ ㊄ㄧㄗ , é utilizada para testar as correlações de ∑ 〲ㄘ ㊄ primeira ordem nos resíduos, com valores próximos de 2 indicando ausênc…
67. 117EstatísticaNa amostragem estratificada, o tamanho amostral em cada estrato deve ser proporcional ao tamanho do estrato na população.
68. 118EstatísticaA amostragem por conglomerados sempre produz estimativas mais precisas que a amostragem aleatória simples quando os conglomerados são internamente homogêneos e heterogêneos entre os conglomerados.
69. 119EstatísticaNa amostragem sistemática com um elemento inicial escolhido ao acaso, o intervalo de seleção k deve sempre ser 〕 calculado como ᡣ = arredondado para o inteiro ぁ imediatamente anterior para evitar vié…
70. 120EstatísticaA amostragem em múltiplos estágios requer que cada estágio use o mesmo método amostral (por exemplo, todos os estágios devem usar a amostragem aleatória simples) para manter a estrutura probabilístic…