Questões de Concurso
Sobre cálculo de probabilidades em estatística
Foram encontradas 2.958 questões
Ano: 2013
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRE-MG
Prova:
CONSULPLAN - 2013 - TRE-MG - Analista Judiciário - Estatística |
Q452955
Estatística
Uma variável aleatória Gama é definida para valores reais e positivos e sua função densidade é dada por
com parâmetros α > 0 e ß > 0.
Diante do exposto, analise as afirmativas.
I. Pode-se demonstrar que E(x) = αß e Var(x) = αß2.
II. A função gama é dada por
III. Pode-se mostrar que G(α) = (α – 1) G(α – 1) e para α inteiro, G(α) = (α – 1)!.
IV. Quando α = 1, a função densidade da gama e igual à distribuição exponencial com parâmetro ß.
V. Quando α = v/2 e ß = 2, com v > 0 inteiro, a função densidade da gama é igual à distribuição Qui-quadrado com ? graus de liberdade.
Estão corretas apenas as afirmativas
com parâmetros α > 0 e ß > 0.
Diante do exposto, analise as afirmativas.
I. Pode-se demonstrar que E(x) = αß e Var(x) = αß2.
II. A função gama é dada por
III. Pode-se mostrar que G(α) = (α – 1) G(α – 1) e para α inteiro, G(α) = (α – 1)!.
IV. Quando α = 1, a função densidade da gama e igual à distribuição exponencial com parâmetro ß.
V. Quando α = v/2 e ß = 2, com v > 0 inteiro, a função densidade da gama é igual à distribuição Qui-quadrado com ? graus de liberdade.
Estão corretas apenas as afirmativas
Ano: 2013
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRE-MG
Prova:
CONSULPLAN - 2013 - TRE-MG - Analista Judiciário - Estatística |
Q452954
Estatística
O modelo de regressão logística é um caso particular de um modelo linear generalizado em que o componente aleatório tem distribuição Bernoulli e a função de ligação é a logito. Diante do exposto, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Para uma variável explicativa numérica, o modelo logístico tem uma forma linear para o logito da probabilidade:
, ou seja, p(x) aumenta ou diminui como uma função linear de x.
( ) A chance ou odds é a razão entre as probabilidades de sucesso e fracasso e pode ser expressa como eα (eß ) x . Quando a variável explicativa aumenta em uma unidade, a chance é aumentada multiplicativamente por ß.
( ) Para a avaliação do modelo de regressão com variáveis explicativas numéricas pode-se utilizar a estatística X2 de Pearson ou a estatística G2 do teste da razão de verossimilhança dadas, respectivamente, por:
( ) Para a análise de resíduos de um modelo de regressão logística com variáveis explicativas numéricas pode-se utilizar o resíduo de Pearson ou o resíduo ajustado de Pearson, dados, respectivamente, por:
( ) O modelo de regressão logística multicategorizada é uma generalização do modelo de regressão logística, onde a variável resposta assume mais de duas categorias. Quando as categorias são nominais, escolhe-se uma como sendo a base para se construir as chances e fazer as análises necessárias. No caso de categorias ordinais, a ordenação pode ser incorporada ao modelo na forma de probabilidades acumuladas, obtendo-se, então, o modelo logito acumulativo.
A sequência está correta em
( ) Para uma variável explicativa numérica, o modelo logístico tem uma forma linear para o logito da probabilidade:
, ou seja, p(x) aumenta ou diminui como uma função linear de x. ( ) A chance ou odds é a razão entre as probabilidades de sucesso e fracasso e pode ser expressa como eα (eß ) x . Quando a variável explicativa aumenta em uma unidade, a chance é aumentada multiplicativamente por ß.
( ) Para a avaliação do modelo de regressão com variáveis explicativas numéricas pode-se utilizar a estatística X2 de Pearson ou a estatística G2 do teste da razão de verossimilhança dadas, respectivamente, por:
( ) Para a análise de resíduos de um modelo de regressão logística com variáveis explicativas numéricas pode-se utilizar o resíduo de Pearson ou o resíduo ajustado de Pearson, dados, respectivamente, por:
( ) O modelo de regressão logística multicategorizada é uma generalização do modelo de regressão logística, onde a variável resposta assume mais de duas categorias. Quando as categorias são nominais, escolhe-se uma como sendo a base para se construir as chances e fazer as análises necessárias. No caso de categorias ordinais, a ordenação pode ser incorporada ao modelo na forma de probabilidades acumuladas, obtendo-se, então, o modelo logito acumulativo.
A sequência está correta em
Ano: 2013
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRE-MG
Prova:
CONSULPLAN - 2013 - TRE-MG - Analista Judiciário - Estatística |
Q452953
Estatística
Os Modelos Lineares Generalizados (MLG) são definidos a partir de três características: o componente aleatório, que estabelece a distribuição da variável resposta; o componente sistemático, que determina as variáveis explicativas a serem utilizadas como preditoras no modelo e estabelece a equação de predição como linear; e, a função de ligação, que estabelece a relação entre o componente sistemático e a esperança matemática da variável resposta. Diante do exposto, analise.
I. O componente aleatório permite que a distribuição seja da família exponencial ou de suas generalizações, contemplando, entre outras, as distribuições: normal, Bernoulli, Poisson, Gama, Normal, Inversa, Exponencial, Binomial.
II. A função de ligação deve transformar o domínio da variável aleatória de forma a permitir que qualquer valor do componente sistemático seja admissível. As funções mais utilizadas são: identidade, inversa, inversa ao quadrado, logarítmica, logito, probito, complemento log-log, potência, Box-Cox e Aranda-Ordaz.
III. O ajuste de um MLG pode ser feito pelo método de máxima verossimilhança. As equações normais produzidas, em geral, precisam ser resolvidas por processos iterativos. Os mais utilizados são o método de Newton- Raphson e o de escore de Fisher. Eles são distintos, qualquer que seja a função de ligação.
IV. Para dados de contagem com distribuição de Poisson, o MLG corresponde ao modelo de regressão de Poisson. A função de ligação mais utilizada é a logarítmica. Quando existe superdispersão nos dados, adota-se uma generalização de MLG que admite o parâmetro de dispersão.
V. Vários tipos de resíduo podem ser utilizados para avaliar a qualidade do ajuste de um MLG, entre eles, resíduos ordinários, resíduos de Pearson, resíduos de Pearson padronizados e componente do desvio.
Estão corretas apenas as afirmativas
I. O componente aleatório permite que a distribuição seja da família exponencial ou de suas generalizações, contemplando, entre outras, as distribuições: normal, Bernoulli, Poisson, Gama, Normal, Inversa, Exponencial, Binomial.
II. A função de ligação deve transformar o domínio da variável aleatória de forma a permitir que qualquer valor do componente sistemático seja admissível. As funções mais utilizadas são: identidade, inversa, inversa ao quadrado, logarítmica, logito, probito, complemento log-log, potência, Box-Cox e Aranda-Ordaz.
III. O ajuste de um MLG pode ser feito pelo método de máxima verossimilhança. As equações normais produzidas, em geral, precisam ser resolvidas por processos iterativos. Os mais utilizados são o método de Newton- Raphson e o de escore de Fisher. Eles são distintos, qualquer que seja a função de ligação.
IV. Para dados de contagem com distribuição de Poisson, o MLG corresponde ao modelo de regressão de Poisson. A função de ligação mais utilizada é a logarítmica. Quando existe superdispersão nos dados, adota-se uma generalização de MLG que admite o parâmetro de dispersão.
V. Vários tipos de resíduo podem ser utilizados para avaliar a qualidade do ajuste de um MLG, entre eles, resíduos ordinários, resíduos de Pearson, resíduos de Pearson padronizados e componente do desvio.
Estão corretas apenas as afirmativas
Ano: 2013
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRE-MG
Prova:
CONSULPLAN - 2013 - TRE-MG - Analista Judiciário - Estatística |
Q452947
Estatística
Marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Para ajustar um modelo ARIMA, é necessário considerar os estágios de identificação e estimação.
( ) Um processo autorregressivo de ordem p tem a função de autocovariância decrescente, na forma de exponenciais ou senoides amortecidas, finitas em extensão.
( ) Um processo de médias móveis de ordem q tem função de autocovariância finita, apresentando um corte após o “lag” q.
( ) Um processo autorregressivo e de médias móveis de ordem (p, q) tem função de autocovariância infinita em extensão, que decai de acordo com exponenciais e/ou senoides amortecidas após o “lag” q-p.
( ) Após a identificação provisória de um modelo de séries temporais, pode-se usar os métodos de mínimos quadrados ou de máxima verossimilhança, entre outros, para estimação dos parâmetros. Os estimadores obtidos pelo método dos momentos não têm propriedades boas quando comparadas com os dois já mencionados. Entretanto, podem ser utilizados para gerar os valores iniciais nos processos iterativos.
A sequência está correta em
( ) Para ajustar um modelo ARIMA, é necessário considerar os estágios de identificação e estimação.
( ) Um processo autorregressivo de ordem p tem a função de autocovariância decrescente, na forma de exponenciais ou senoides amortecidas, finitas em extensão.
( ) Um processo de médias móveis de ordem q tem função de autocovariância finita, apresentando um corte após o “lag” q.
( ) Um processo autorregressivo e de médias móveis de ordem (p, q) tem função de autocovariância infinita em extensão, que decai de acordo com exponenciais e/ou senoides amortecidas após o “lag” q-p.
( ) Após a identificação provisória de um modelo de séries temporais, pode-se usar os métodos de mínimos quadrados ou de máxima verossimilhança, entre outros, para estimação dos parâmetros. Os estimadores obtidos pelo método dos momentos não têm propriedades boas quando comparadas com os dois já mencionados. Entretanto, podem ser utilizados para gerar os valores iniciais nos processos iterativos.
A sequência está correta em
Ano: 2013
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRE-MG
Prova:
CONSULPLAN - 2013 - TRE-MG - Analista Judiciário - Estatística |
Q452937
Estatística
Uma indústria mineradora produz minério de ferro e tem um contrato com uma siderúrgica, especificando que o teor médio de ferro nos lotes de minério entregue a ela deve ser de, no mínimo, 60%. Caso contrário, os lotes são devolvidos e a mineradora deve pagar uma multa. Para certificar-se de que está enviando minério de ferro dentro do que foi especificado no contrato, a mineradora toma amostras de minério de cada lote a ser embarcado. Em seguida, determina o teor médio de ferro do minério de cada lote. A mineradora gostaria que a probabilidade de concluir o lote a ser enviado cumprisse as especificações estabelecidas pela siderúrgica quando, na verdade, não as cumpre, seja, no máximo, 0,025. Considere as quatro hipóteses a seguir:
Hipótese 1: o teor médio de minério de ferro do lote é maior do que 60%.
Hipótese 2: o teor médio de minério de ferro do lote é maior ou igual a 60%.
Hipótese 3: o teor médio de minério de ferro do lote é menor do que 60%.
Hipótese 4: o teor médio de minério de ferro do lote é menor ou igual a 60%.
Considerando as informações apresentadas, as hipóteses nulas e a alternativa do teste a ser realizada antes do embarque do lote são, respectivamente, as hipóteses
Hipótese 1: o teor médio de minério de ferro do lote é maior do que 60%.
Hipótese 2: o teor médio de minério de ferro do lote é maior ou igual a 60%.
Hipótese 3: o teor médio de minério de ferro do lote é menor do que 60%.
Hipótese 4: o teor médio de minério de ferro do lote é menor ou igual a 60%.
Considerando as informações apresentadas, as hipóteses nulas e a alternativa do teste a ser realizada antes do embarque do lote são, respectivamente, as hipóteses
Ano: 2013
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRE-MG
Prova:
CONSULPLAN - 2013 - TRE-MG - Analista Judiciário - Estatística |
Q452928
Estatística
Considere que a variável aleatória X tenha distribuição Normal com média igual a 60 e variância igual a 9. Seja Z a variável aleatória Normal Padrão (Padronizada). É correto afirmar que
Q445411
Estatística
A respeito do erro do tipo I,assinale a afirmativa correta.
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440553
Estatística
Sejam X e Y variáveis aleatórias com Var(X) = Var(Y) = σ2 .
Defina Z = 9X - 3Y e U = 3X + 9Y, tal que Var(Z) = 80
e Var(U) = 100.
O coeficiente de correlação entre X e Y é
Defina Z = 9X - 3Y e U = 3X + 9Y, tal que Var(Z) = 80
e Var(U) = 100.
O coeficiente de correlação entre X e Y é
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440552
Estatística
Uma loja de fogos de artifícios vai comprar de um fabricante uma grande quantidade de foguetes de cores. O fabricante afirma que a porcentagem de foguetes bons é 90%. O comprador irá comprar o lote se de 10 foguetes escolhidos ao acaso, no máximo 1 seja defeituoso. Dez foguetes são retirados ao acaso, revelando 1 defeituoso.
A probabilidade de significância para testar a hipótese H0 : p = 0,90 contra H1 : p < 0,90 é
A probabilidade de significância para testar a hipótese H0 : p = 0,90 contra H1 : p < 0,90 é
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440543
Estatística
Duas variáveis aleatórias independentes, X e Y, são tais que X~N(20,12) e Y~N(4,16).
Definindo-se W = 2X - Y + 17, qual o valor de P(45 < W < 69)?
Definindo-se W = 2X - Y + 17, qual o valor de P(45 < W < 69)?
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440542
Estatística
Uma população tem distribuição regida pela função de densidade de probabilidade dada por
com α, β parâmetros desconhecidos. Uma amostra aleatória (1, 2, 2, 3) de tamanho 4 é retirada da população. Os estimadores de máxima verossimilhança para α e β à luz dessa amostra são dados por
com α, β parâmetros desconhecidos. Uma amostra aleatória (1, 2, 2, 3) de tamanho 4 é retirada da população. Os estimadores de máxima verossimilhança para α e β à luz dessa amostra são dados por
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440539
Estatística
A variável aleatória X é tal que E(X) = 2 e Var(X) = 4. Seja mx (t) a função geradora de momentos da variável aleatória X, e seja Y uma variável aleatória com função geradora de momentos dada por my (t) = e2[mx(t)-1] .
A média e o desvio padrão da variável aleatória Y valem, respectivamente,
A média e o desvio padrão da variável aleatória Y valem, respectivamente,
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440538
Estatística
Se X e Y são duas variáveis aleatórias tais que Var(2X+3Y) = 0, o coeficiente de correlação ρ(X,Y) entre X e Y vale
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440536
Estatística
Um gerador de números aleatórios de um computador produz números independentes com distribuição uniforme no intervalo [0,1].
A partir do Teorema Central do Limite, qual a probabilida- de aproximada de que a soma de 48 números gerados exceda a 26?
A partir do Teorema Central do Limite, qual a probabilida- de aproximada de que a soma de 48 números gerados exceda a 26?
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440535
Estatística
Seja (X,Y) um vetor aleatório misto com espaço de estado definido por {1,2,3} x (0,1) e com modelo misto de probabilidade dado por
Condicionado a Y = 1/ 2 , qual o valor da probabilidade de X = 2 ?
Condicionado a Y = 1/ 2 , qual o valor da probabilidade de X = 2 ?
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440533
Estatística
A função de densidade de probabilidade conjunta das variáveis aleatórias X e Y é
A constante c do modelo conjunto vale
A constante c do modelo conjunto vale
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440531
Estatística
As variáveis aleatórias X, Y e Z são tais que Var(X)=2, Var(Y) = 1, Var(Z) = 2, Cov(X,Y) = -1, Cov(X,Z) = 1 e Cov(Y,Z) = -1.
Sendo assim, a variância da variável aleatória
W = -3X + 2Y-3Z + 2 é
Sendo assim, a variância da variável aleatória
W = -3X + 2Y-3Z + 2 é
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440529
Estatística
Após análise de sintomatologia, um médico estima que seu paciente tenha uma determinada doença com probabilidade de 70%. Para confirmar o diagnóstico inicial, ele pede ao paciente que faça um exame tipo A, que dá falso negativo com probabilidade de 20% e falso positivo com probabilidade de 40%. O resultado desse exame dá positivo. Entretanto, desconfiado com a alta frequência de falso positivo do exame tipo A, o médico pede novamente que o paciente se submeta a um exame tipo B, cujas probabilidades de falso positivo e falso negativo são ambas de 10%, independentemente dos resultados do teste A. Novamente o resultado do teste tipo B é positivo.
Qual a probabilidade de que o paciente tenha de fato a doença condicionada aos dois resultados dos exames tipo A e B?
Qual a probabilidade de que o paciente tenha de fato a doença condicionada aos dois resultados dos exames tipo A e B?
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440528
Estatística
Seja Ω = {-2, -1, 0, 1, 2} um espaço amostral para um dado experimento. A menor σ-álgebra F de subconjuntos de Ω para que X(ω) = ω2 seja uma variável aleatória definida no espaço de probabilidade (Ω, F, P) é dada por:
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANCINE
Prova:
CESPE - 2013 - ANCINE - Especialista em Regulação Atividade Cinematográfica e Audiovisual - Área 2 |
Q428071
Estatística
Em relação aos métodos de inferência estatística, julgue o item subsequente.
A propriedade da consistência de um estimador é condição suficiente para a aplicação do teorema limite central.
A propriedade da consistência de um estimador é condição suficiente para a aplicação do teorema limite central.
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