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PROCESSO SELETIVO PROVAR 2003
AVALIAÇÃO DE CONHECIMENTOS
Abaixo seguem 70 questões de múltipla escolha. Assinale apenas uma alternativa e justifique:
I - Medidas de posição e de tendência central 
1. O valor de uma variável aleatória com maior probabilidade, se X é discreta, ou maior densidade se X é contínua denomina-se :
a ) Moda
b ) Mediana
c ) Média
d ) Quartil
e ) Decil
2. A mediana de uma variável aleatória é o valor x tal que :
a ) F ( x ) = 0,50
b ) F ( x ) = 0,55
c ) F ( x ) = 0,25
d ) F ( x ) = 0,75
e ) F ( x ) = 1,00
onde F( . ) é a função de distribuição acumulada .
3.A mediana dos dados : 30 - 10 - 16 - 8 - 12 - 20 é :
a ) 14
b ) 16
c ) 12
d ) 25
e ) 10
4. O valor tal que 75% dos valores são menores que ele e 25% são maiores é conhecido como:
a ) Terceiro Quartil
b ) Primeiro Quartil
c ) Segundo Quartil
d ) Quinto Decil
e ) Sétimo Decil
5. Os valores que separam uma série em 100 partes iguais são denominados:
a ) Percentis
b ) Decis
c ) Quartis
d ) Separatrizes
e ) Valores de posição
6. O primeiro quartil dos dados : 3 - 5 - 2 - 7 - 4 - 9 - 10 - 12 é:
a ) 3,5
b ) 6
c ) 10
d ) 5
e ) 7
7. Quando uma distribuição, em forma de sino, é assimétrica positiva ( também chamada assimétrica à direita), a posição relativa das medidas : média , mediana e moda são:
a ) Moda < Mediana < média
b) Média < Mediana < Moda
c ) Mediana > Moda > Média
d ) Mediana < Moda < Média
e) Média > Moda = Mediana
8. Em uma distribuição simétrica:
a ) A média, mediana e moda têm necessariamente o mesmo valor
b ) A média, mediana e moda não têm necessariamente o mesmo valor
c ) Somente média e mediana têm necessariamente o mesmo valor
d ) Somente média e moda têm necessariamente o mesmo valor
e ) Somente moda e mediana têm necessariamente o mesmo valor
9. É verdadeiro que:
a ) Mediana = quinto decil =50 percentil
b ) Terceiro quartil = 76 percentil 
c ) Primeiro quartil = 25 percentil = 5 decil
d ) Mediana = 4 decil = 50 percentil
e ) Terceiro quartil = 50 percentil
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II- Medidas de Dispersão
1) Um grupo de 5 estudantes obteve as seguintes notas de exame, numa escala de 10 pontos: 7, 5, 3, 2, e 1. Com relação a esse conjunto de escores, a amplitude total é:
a) 6
b) 7
c) 1
d) 3.6
e) 3 
2) Para o conjunto de dados 7, 5, 3, 2 e 1 o desvio médio é igual à:
a) 1.92
b) 2.15
c) 6
d) 2.41
e) 3.6
3) Dado o conjunto de escores: 1, 6, 6, 3, 7, 4, 10, o desvio padrão é
a) 2.71
b) 7.34
c) 8.57
d) 9
e) 2.8
4) Uma indústria de válvulas de televisão tem dois tipos de válvulas, A e B. As válvulas têm duração média de 1495 horas e 1875 horas respectivamente, e os desvios padrões de 280 e 310 horas.
a) O coeficiente de variação da válvula A é de 18.7% 
b) O coeficiente de variação da válvula B é 23%
c) A válvula B tem maior coeficiente de variação
d) O coeficiente de variação da válvula A é de 32.7%
e) A válvula A apresenta maior variabilidade
5) Com relação à seguinte tabela de dados agrupados por freqüências, 
________________________________
Intervalo de Classe f
________________________________
 5 - 7 2 
 8 - 10 3 
 11 - 13 6
 14 - 16 5
 17 - 19 1
________________________________
a amplitude total é:
a) 14
b) 12
c) 10
d) 6
e) 18
6) Com relação à seguinte tabela de dados agrupados por freqüências, 
________________________________
Intervalo de Classe f
________________________________
 5 - 7 2 
 8 - 10 3 
 11 - 13 6
 14 - 16 5
 17 - 19 1
________________________________
o desvio médio é:
a) 2.47
b) 6.1
c) 7.0
d) 8.0
e) 3.15
7) Com relação à seguinte tabela de dados agrupados por freqüências, 
________________________________
Intervalo de Classe f
________________________________
 5 - 7 2 
 8 - 10 3 
 11 - 13 6
 14 - 16 5
 17 - 19 1
________________________________
o desvio padrão é:
a) 3.25
b) 4.25
c) 5.12
d) 10.56
e) 1.8 
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III - Distribuição Binomial, Normal e de Poisson.
1) Um jogador de basquetebol acerta um arremesso com probabilidade 0.9. Em cinco arremessos , a probabilidade do jogador acertar todos é:
a) 0.9
b) 0.9
c) 0.81
d) 0.9 x 10
e) 0.45
2) Em três lançamentos de uma moeda não viciada, a probabilidade de obtenção de 2 caras é igual a :
a) 3/8
b) 3/2
c) 1/2
d) 1/8
e) 1/4
3) X é uma variável aleatória normalmente distribuída com média 2 e variância 1. A mediana de X é igual a :
a) 2
b) 1
c) -1
d) 0
e) -2
4) Em uma curva Normal Padrão, a área entre -1,96 e 1,96 corresponde a 0.95. Para uma variável aleatória X normalmente distribuída com média 10 e variância 100, a área correspondente a 95% centrais desta curva está situada entre:
a) -9,6 e 29,6
b) -8,6 e 10,6
c) -9,6 e 11,6
d) 18,6 e 20,6
e) -186 e 206
5) A variável aleatória X é normalmente distribuída com média 5 e variância 4. A moda e o coeficiente de assimetria desta distribuição assumem os respectivos valores :
a) 5 e 0
b) 0 e 5
c) 5/4 e 5
d) 5 e 5/4
e) 0 e 5/2
6) X e Y são variáveis aleatórias de Poisson , independentes, com médias 2 e 3 respectivamente. W = X + Y tem distribuição :
a) Poisson(5)
b) Poisson(6)
c) Poisson (1)
d) Gamma (2,3)
e) Gamma (5,6)
7) O número de clientes que chegam a fila de um banco durante o intervalo de uma hora é uma variável aleatória com distribuição de Poisson com média igual a 5. A probabilidade de não haver chegada de clientes durante este intervalo é :
a) 
b) 0
c) 
d) 
e)
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IV - Distribuição Normal e amostragem da distribuição normal (qui-quadrado , F de Snedecor, t de student)
1) Joga-se 15 vezes para cima uma moeda equilibrada, e aparece cara 6 vezes.
a) A proporção amostral de caras é 6/15
b) O tamanho da amostra é 6
c) A proporção populacional é 6/15
d) O tamanho da população é 15
e) A proporção amostral é 1/2
2) Se extrairmos uma amostra de uma distribuição normal, a probabilidade de a média amostral estar compreendida no intervalo é:
a) 0.95
b) 0.975
c) 0.99
d) 0.995
e) 0.90
3) Duas variáveis aleatórias X e Z são independentes. A primeira tem distribuição Normal com média 3 e variância 4 e a segunda tem distribuição qui-quadrado com 2 graus de liberdade. A variável aleatória tem distribuição e graus de liberdade dados respectivamente por :
a) T de student e 2
b) Qui-quadrado e 2
c) Qui-quadrado e 1
d) F de Snedecor e (2,3)
e) T de student e 1
4) Uma amostra aleatória de tamanho 100 é extraída de uma população Normal. S é a variância amostral e a variância populacional. W =99 S é uma variável aleatória cuja distribuição e graus de liberdade são respectivamente :
a) Qui-quadrado com 99graus de liberdade
b) Qui-quadrado com 100 graus de liberdade
c) T de student com 99 graus de liberdade
d) T de student com 100 graus de liberdade
e) Qui-quadrado com 101 graus de liberdade
5) X e Y são variáveis aleatórias independentes com distribuição qui-quadrado apresentando 2 e 3 graus de liberdade respectivamente. é variável aleatória cuja distribuição e graus de liberdade são respectivamente :
a) F de Snedecor e (2,3) 
b) F de Snedecor e (1,2)
c) Qui-quadrado e 5
d) Qui-quadrado e 6
e) Qui-quadrado e 1
6) X e Y são variáveis aleatórias independentes com distribuição qui-quadrado apresentando 2 e 3 graus de liberdade respectivamente. Z = X + Y é uma variável aleatória cuja istribuição e graus de liberdade são respectivamente :
a) Qui-quadrado e 5
b) Qui-quadrado e 6
c) Qui-quadrado e 1
d) T de student e 6
e) T de student e 5
7) Y e Z são variáveis aleatórias independentes com distribuição qui-quadrado apresentando 1 e 2 graus de liberdade respectivamente. A variável V = 2Y/Z tem distribuição e graus de liberdade respectivamente dados por :
a) F de Snedecor e (1,2)
b) F de Snedecor e (2,1)
c) Qui-quadrado e 3
d) Qui-quadrado e 2
e) T de student e 3
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V - ESPERANÇA MATEMÁTICA
1) Uma variável aleatória X tem esperança matemática E (X) = 10. A esperança matemática da variável aleatória Y = - X + 15 é dada por :
a) 5
b) -10
c) 15
d) 25
e) -5
2) X e Y são duas variáveis aleatórias com esperanças matemáticas iguais a 15 e 3 respectivamente. A esperança matemática da variável aleatória Z = 2X + 5Y é igual a :
a) 45
b) 18
c) 12
d) 75
e) 38
3) X é uma variável aleatória que assume os valores 0,1 e 2 com igual probabilidade. A esperança matemática da variável aleatória W = X - 2X dada por :
a) - 1/3
b) 0
c) 1/3
d) 2/3
e) -2/3
4) A variável aleatória X é binomialmente distribuída com parâmetros n = 2 e p = 1/2. A esperança matemática da variável aleatória Y = X é igual a :
a) 3/2
b) 1
c) 1/4
d) 3/4
e) 1/2
5) X é uma variável aleatória uniformemente distribuída sobre { 1,2,3,...,10}. A esperança matemática de X é igual a :
a) 5,5
b) 5
c) 10
d) 1/10
e) 1/5
6) As variáveis aleatórias X e Y são independentes com esperanças matemáticas iguais a 1 e -1 respectivamente. A média da variável W = XY é igual a :
a) -1
b) 1
c) 0
d) 2
e) -2
7) Tem-se uma variável aleatória X com E(X) = a e Var (X) = b. A esperança matemática de Y = X é igual a :
a) a + b
b) a + b
c) a + b
d) ( a + b)
e) ( a - b)
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VI - Teoria da Estimação : Estimadores EMV e UMVU
1) Estimadores de máxima verossimilhança ( EMV) :
a ) Nem sempre existem e nem sempre são únicos
b ) Sempre existem, mas não são únicos
c ) Sempre existem e são únicos
d ) Nem sempre existem , mas se existem são únicos
e ) Sempre existem 
2) Para encontrar o estimador de máxima verossimilhança de um parâmetro podemos maximizar a função de verossimilhança ou o logarítmo (ln ) da função de verossimilhança, pois: 
a ) ln é uma função estritamente crescente 
b ) ln é uma função decrescente 
c ) ln é uma função oscilante 
d ) ln é uma função inicialmente crescente e em seguida decrescente 
e ) ln é uma função inicialmente decrescente e em seguida crescente 
3) Se X, ... , X é uma amostra aleatória de uma população com função de densidade de probabilidade dada por 
 f ( x ) = 
, x 0 e > 0 , então o estimador de máxima verossimilhança de é :
a ) 1/ 
b ) 
c ) 1 + 
d ) 1 - 
e ) 1 + 1/
4) Se T ( ) é uma estatística suficiente e completa e S () é um estimador não viciado de q( ), então o estimador UMVU (não viciado uniformemente de variância mínima) de q ( ) é :
a ) T = E [ S ( ) / T ( ) ] 
b ) T = E [ T ( ) / S ( ) ] 
c ) T = E [ S ( )] . E [ T ( ) ]
d ) T = E [ S ( )] / E [ T ( ) ]
e ) T = E [ T ( )] / E [ S ( ) ]
VII - Teoria da decisão Estatística : Testes de Hipóteses, análise de variância
1. O erro tipo I é cometido ao :
a ) Rejeitarmos a hipótese nula quando ela é verdadeira
b ) Rejeitarmos a hipótese nula quando ela é falsa
c ) Aceitarmos a hipótese nula quando ela é falsa
d ) Aceitarmos a hipótese nula quando ela é verdadeira
e ) Rejeitarmos a hipótese alternativa quando ela é verdadeira
2. Denomina-se região crítica de um teste estatístico :
a ) conjunto de valores amostrais para os quais rejeita-se a hipótese nula
b ) conjunto de valores amostrais para os quais aceita-se a hipótese nula
c ) conjunto de valores populacionais para os quais rejeita-se a hipótese nula
d ) conjunto de valores populacionais para os quais aceita-se a hipótese nula
e ) conjunto de valores amostrais para os quais temos dúvida quanto a decisão a ser tomada
3. O poder de um teste estatístico é obtido por:
a ) Pr [ Rejeitar Ho | Ho é falsa ]
b ) Pr [ Rejeitar Ho | Ho é verdadeira ]
c ) Pr [ Rejeitar Ho ]
d ) Pr [ aceitar Ho ]
e ) Pr [ aceitar Ho | Ho é verdadeira ]
4. Em um teste de hipóteses podemos utilizar o p-valor para decidirmos sobre a hipótese nula. O p-valor é :
a ) menor nível de significância no qual rejeitamos a hipótese nula com base nos dados amostrais
b ) maior nível de significância no qual rejeitamos a hipótese nula com base nos dados amostrais
c ) menor nível de confiança no qual rejeitamos a hipótese nula com base nos dados amostrais
d ) maior nível de confiança no qual rejeitamos a hipótese nula com base nos dados amostrais
e ) menor nível de significância no qual rejeitamos a hipótese nula com base nos dados populacionais
5. No teste Ho : versus H , o p-valor (p-value) associado a estatística de teste foi p = 0,0058 . A decisão para um fixo :
a ) Rejeitar Ho se 
 
b ) No rejeitar Ho se 
 
c ) Rejeitar Ho se 
d ) Rejeitar Ho somente se 
e ) Não rejeitar Ho somente se 
6. Ao testar a igualdade de três médias usando a análise de variância (ANOVA) obteve-se F = 1,41. Como F = 3,89 para, a decisão foi :
a ) Não rejeitar Ho a este nível de significância
b ) Rejeitar Ho a este nível de significância
c ) Não tomar nenhuma decisão conclusiva a este nível de significância
d ) Refazer o experimento para poder tomar alguma decisão
e ) Não é possível tomar nenhuma decisão somente com estes valores
7. Ao testar Ho: conhecido versus H conhecido, com nível de significância fixo , rejeita-se Ho se:
a ) Z
< - Z 
INCORPORAR Equation 
INCORPORAR Equation 
 < Z 
INCORPORAR Equation 
INCORPORAR Equation 
 > - Z 
INCORPORAR Equation 
INCORPORAR Equation 
 > Z 
INCORPORAR Equation 
e ) Z
INCORPORAR Equation 
 < - Z 
INCORPORAR Equation 
Obs: Z
INCORPORAR Equation 
 = valor calculado para a estatística de teste
 Z 
INCORPORAR Equation 
 = valor tabelado da dist N (0,1) que deixa uma área de 
INCORPORAR Equation 
 na cauda.
8. Uma pesquisa revelou que das 600 donas de casa consultadas, 360 preferiam o detergente A. Testando as hipóteses relacionadas a proporção Ho: p = 0,5 versus H 0,5 ao nível concluimos: (Obs : Z = 2,05 )
a ) Existir evidências estatísticas para rejeitarmos Ho
b ) Existir evidências estatísticas para não rejeitarmos Ho
c ) Não existir evidências estatísticas nem para rejeitar, nem para não rejeitar Ho
d ) Não existir evidências estatísticas para rejeitarmos Ho
e ) Não poder tomar decisão alguma.
 
�VIII- Análise de Regressão Linear e Correlação Linear
FÓRMULAS
1) A tabela abaixo apresenta as alturas e os pesos de uma amostra de 12 estudantes do sexo masculino de um colégio:
	Altura Y
	Peso X
	(cm)
	(Kg)
	155
	70
	150
	63
	180
	72
	135
	60
	156
	66
	168
	70
	178
	74
	160
	65
	132
	62
	145
	67
	139
	65
	152
	68
Considere as seguintes informações:
A reta ajustada de mínimos quadrados, considerando a variável X como variável independente é:
a) Y = 3.22X - 60.9
b) Y = 73
c) Y = 3.56X + 73
d) Y = 4 +65X
e) Y = 66X
2) A tabela abaixo apresenta as alturas e os pesos de uma amostra de 12 estudantes do sexo masculino de um colégio:
	Peso X
	Altura Y
	(Kg)
	(cm)
	70
	155
	63
	150
	72
	180
	60
	135
	66
	156
	70
	168
	74
	178
	65
	160
	62
	132
	67
	145
	65
	139
	68
	152
Considere as seguintes informações:
A reta ajustada de mínimos quadrados, considerando a variável Y como variável independente é:
a) X = 31 + 0.232Y
b) X = 73Y+0.4
c) X = 3.56Y + 73
d) X = 4Y +65
e) X = 66Y + 14
3) A tabela abaixo apresenta as alturas e os pesos de uma amostra de 12 estudantes do sexo masculino de um colégio:
	Peso X
	Altura Y
	(Kg)
	(cm)
	70
	155
	63
	150
	72
	180
	60
	135
	66
	156
	70
	168
	74
	178
	65
	160
	62
	132
	67
	145
	65
	139
	68
	152
Considere as seguintes informações:
A altura estimada para um estudante de 63 Kg é:
a) 142 cm
b) 143 cm
c) 144 cm
d) 145 cm
e) 146 cm
4) A tabela abaixo apresenta as alturas e os pesos de uma amostra de 12 estudantes do sexo masculino de um colégio:
Peso X
(Kg) 
70
63
72
60
66
70
74
65
62
67
65
68
Altura Y
(cm)
155
150
180
135
156
168
178
160
132
145
139
152
Considere as seguintes informações:
INCORPORAR Equation 
O peso estimado de um estudante, cuja altura é 168 cm é:
a) 70 Kg
b) 74 Kg 
c) 76 Kg
d) 77 Kg
e) 80 Kg
5) A tabela abaixo apresenta os pesos respectivos, X e Y, de uma amostra de 12 pais e de seus filhos mais velhos.
 
Peso X dos pais (Kg) 
65
63
67
64
68
62
70
66
68
67
69
71
Peso Y dos filhos (Kg)
68
66
68
65
69
66
68
65
71
67
68
70
Considere as seguintes informações
INCORPORAR Equation 
A reta de regressão de mínimos quadrados de Y para X é:
a) Y = 35.82 + 0.476X
b) Y = 0.476 + 35.82X
c) Y = 39.15 + 0.6X
d) Y = 0.6 +39.15X
e) Y = 0.476X
 
6) A tabela abaixo apresenta os pesos respectivos, X e Y, de uma amostra de 12 pais e de seus filhos mais velhos.
 
Peso X dos pais (Kg) 
65
63
67
64
68
62
70
66
68
67
69
71
Peso Y dos filhos (Kg)
68
66
68
65
69
66
68
65
71
67
68
70
Considere as seguintes informações
INCORPORAR Equation 
O coeficiente de determinação é:
a) 0.4938
b) 0.516
c) -0.4938
d) 0.76
e) 0.99
7) Um coeficiente de correlação, entre duas variáveis, igual a 0.95 indica:
a) Uma relação direta e muito forte
b) Uma relação inversa e muito forte
c) Uma relação inversa e média
d) Uma relação direta e muito fraca
e) Uma relação direta e média
IX - Planejamento de Experimentos: delineamento inteiramente casualizado, delineamento em blocos ao acaso e experimento fatorial
1) Sobre o delineamento completamente aleatorizado podemos afirmar:
a) Quando o experimento consiste de apenas 2 tratamentos, o teste F é análogo ao teste t para amostras independentes
b) Às unidades experimentais podem ser designados dois ou mais níveis de tratamentos 
c) É necessário que os níveis de tratamentos tenham o mesmo número de unidades experimentais
d) Os níveis dos tratamentos devem diferir apenas quantitativamente
e) A estatística F é obtida dividindo o quadrado médio do resíduo pelo quadrado médio do tratamento
2) Sobre o delineamento em blocos aleatorizados:
a) O procedimento de blocagem é empregado para reduzir a variância do resíduo
b) As unidades experimentais são alocadas aleatoriamente aos blocos
c) O interesse principal deste plano é verificar a existência de diferenças entre os blocos
d) Os blocos são formados de modo a tornar as unidades dentro de um bloco, mais heterogêneas entre si
e) Os blocos podem ter um diferente número de níveis
3) Sobre o delineamento fatorial completamente aleatorizado:
a) Cada unidade experimental deve receber apenas uma combinação de tratamentos
b) Em um experimento com dois fatores, 3 níveis cada fator, teremos 6 tratamentos
c) Para estimarmos o erro experimental devemos ter apenas uma unidade por tratamento
d) O número de unidades experimentais em cada tratamento deve ser o mesmo
e) Se o número de unidades em cada tratamento for diferente é impossível verificarmos a interação entre os fatores
4) São todas as fontes de variação em um delineamento inteiramente casualizado em blocos completos :
a) Tratamentos, blocos e erro
b) Tratamentos e erro
c) Blocos e erro
d) Blocos ajustados e erro
e) Tratamentos ajustados e erro
5) Em um experimento fatorial, os fatores A e B apresentam dois níveis cada um. Se o efeito do fator A depender do nível escolhido para o fator B, dizemos que :
a) Há interação entre os fatores A e B
b) Há um paralelismo entre os fatores A e B
c) Há falta de condições experimentais
d) Há um vício no experimento
e) Há uma replicação no experimento
6) O método de análise de variância é usual em experimentos de um fator. Se Ho for rejeitada, estaremos admitindo que pelo menos um dos tratamentos tem média diferente dos demais. Para detectar quais médias são distintas é usado:
a) Teste de Scheffé
b) Teste de Durbin Watson
c) Teste de Fisher
d) Teste de Lehmann
e) Teste de Dunn-Sidak 
7) Em um experimento agrícola foram usados 5 diferentes fertilizantes em duas variedades de trigo. Em tal experimento pode haver diferença na produção devido ao tipo de fertilizante e a variedade de trigo. A análise resultou o seguinte quadro :
 Fonte variação
Soma de quadrados
 g . l.
Quadrados 
 Médios
Teste F
entre fertilizantes
 279,4
 4
 69,85
 21,49
entre variedades
 22,5
 1
 22,5
 6,92
Resíduos
 13
 4
 3,25
 -
Total
 314,9
 9
 -
 -
Conclui-se portanto que:
a) tipo de fertilizante tem influência na produção e variedade de trigo não altera a produção
b) tipo de fertilizante e variedade de trigo não têm influência na produção
c) tipo de fertilizante e variedade têm influência na produção 
d) tipo de fertilizante não tem influência na produção e variedade de trigo tem influência na produção
e) Nada pode ser concluido com respeito a influência do tipo de fertilizante e variedade de trigo na produção.
Obs: F
INCORPORAR Equation 
 = 6,39 e 7,71 , respectivamente.
X - Teoria da Amostragem: amostragem aleatória simples e amostragem estratificada
1) Assinale a alternativa correta:
a) A amostragem aleatória simples semreposição pode ser confundida com amostragem aleatória com reposição quando o tamanho amostra é pequena (>5%) em relação ao tamanho da população.
b) Duas amostras aleatórias simples selecionadas de uma mesma população certamente apresentarão as mesmas estimativas.
c) Uma amostragem dimensionada para estimar a renda média de uma população, apresentará a mesma precisão para estimar a idade média.
d) Numa amostragem aleatória simples, as unidades são selecionadas de uma população aleatoriamente com reposição
e) Uma amostra aleatória simples é sempre uma amostra altamente representativa da população.
2) Uma amostra aleatória simples de 30 casas foi extraída da área de uma cidade contendo 14.848 residências. O número de pessoas que residiam nas casas é o seguinte:
5, 6, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 2, 7, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 1, 2, 4, 3, 4, 2, 4.
O número estimado de pessoas que residem na área é:
a) 51.473
b) 5 por casa
c) 76.567
d) 14.848
 e) 520.000
3) Uma amostra aleatória simples de 30 casas foi extraída da área de uma cidade contendo 14.848 residências. O número de pessoas que residiam nas casas é o seguinte:
5, 6, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 2, 7, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 1, 2, 4, 3, 4, 2, 4.
A probabilidade de que a estimativa do número de pessoas na área esteja entre 
INCORPORAR Equation 
 do verdadeiro valor é:
a) 0.9
b) 0.95
c) 0.975
d) 0.99
e) 0.995
obs: 
INCORPORAR Equation 
4) Assinale a alternativa correta:
a) Em amostragem estratificada a população de N unidades é dividida em K subpopulações 
b) Em amostragem estratificada a população de N unidades é dividida em N subpopulações
c) As subpopulações da amostragem estratificada são chamadas de amostras
d) A amostragem estratificada é utilizada quando não podemos usar a amostragem simples
e) As subpopulações podem apresentar interseção entre si
5) Assinale a alternativa onde a amostragem estratificada é mais apropriada:
a) Pesquisa envolvendo escolas de 1o grau
b) Estudo envolvendo pacientes de uma clínica
c) Amostragem de uma lista de clientes de uma loja
d) Pesquisa entre jovens fumantes de classe alta
e) Escolha de jovens para servir o exército
6) Uma amostra aleatória simples de tamanho n é selecionada de uma população de tamanho N. A média da amostra é :
a) Um estimador não tendencioso da média da população.
b) Um estimador tendencioso da média da população.
c) Um estimador não tendencioso do total da população.
d) Um estimador tendencioso do total da população.
e) Um estimador não tendencioso da fração de amostragem.
7) Uma amostra de tamanho n é selecionada de uma população de tamanho N. Na amostra aleatória estratificada, em relação a amostra aleatória simples, a probabilidade de uma unidade da população ser incluída na amostra :
a) Não se altera
b) Aumenta proporcionalmente ao número de estratos.
c) Diminui proporcionalmente ao número de estratos
d) Aumenta proporcionalmente ao vício dos estimadores
e) Diminui proporcionalmente ao vício dos estimadores