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23. (AFRF-2000) Tem-se um conjunto de n mensurações X1, ... , Xn com média aritmética M e variância S2, onde M = (X1 + ... + Xn )/ n e S2 = ...

23. (AFRF-2000) Tem-se um conjunto de n mensurações X1, ... , Xn com média aritmética M e variância S2, onde M = (X1 + ... + Xn )/ n e S2 = (1/ n) Σi ( Xi – M )2 . Seja θ a proporção dessas mensurações que diferem de M, em valor absoluto, por pelo menos 2S. Assinale a opção correta.

a) Apenas com o conhecimento de M e S não podemos determinar θ exatamente, mas sabe-se que 0,25 ≥ θ.
b) O conhecimento de M e S é suficiente para determinar θ exatamente, na realidade tem-se θ = 5% para qualquer conjunto de dados X1, ... , Xn.
c) O conhecimento de M e S é suficiente para determinar θ exatamente, na realidade tem-se θ = 95% para qualquer conjunto de dados X1, ... , Xn.
d) O conhecimento de M e S é suficiente para determinar θ exatamente, na realidade tem-se θ = 30% para qualquer conjunto de dados X1, ... , Xn.
e) O conhecimento de M e S é suficiente para determinar θ exatamente, na realidade tem-se θ = 15% para qualquer conjunto de dados X1, ... , Xn.

Essa pergunta também está no material:

ESTATISTICA REGULAR 9
29 pág.

ESTATISTICA

Estatistica Basica I Fundação Universidade Federal de RondôniaFundação Universidade Federal de Rondônia

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Vamos analisar as alternativas: a) Apenas com o conhecimento de M e S não podemos determinar θ exatamente, mas sabe-se que 0,25 ≥ θ. b) O conhecimento de M e S é suficiente para determinar θ exatamente, na realidade tem-se θ = 5% para qualquer conjunto de dados X1, ... , Xn. c) O conhecimento de M e S é suficiente para determinar θ exatamente, na realidade tem-se θ = 95% para qualquer conjunto de dados X1, ... , Xn. d) O conhecimento de M e S é suficiente para determinar θ exatamente, na realidade tem-se θ = 30% para qualquer conjunto de dados X1, ... , Xn. e) O conhecimento de M e S é suficiente para determinar θ exatamente, na realidade tem-se θ = 15% para qualquer conjunto de dados X1, ... , Xn. A resposta correta é: d) O conhecimento de M e S é suficiente para determinar θ exatamente, na realidade tem-se θ = 30% para qualquer conjunto de dados X1, ... , Xn.

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