Questões de Concurso
Sobre conhecimentos de estatística em estatística
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Sabendo que, em determinado estudo, o volume de transmissão de dados foi considerado um modelo de séries temporais na forma
em que n ≥ 1, at representa um ruído branco com média nula e desvio padrão igual a 1, e t ∈ {..., -1, 0, 1...}, julgue o seguinte item.
O processo pode ser escrito na forma invertida como 
, em que B representa o operador de
atraso.
Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma Di = αPi + εi , em que εi representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.
O erro padrão do estimador de mínimos quadrados do
coeficiente α é igual ou superior a 0,4.
Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma Di = αPi + εi , em que εi representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.
O coeficiente α representa a correlação linear de Pearson entre
as variáveis preço e demanda.
Um estudo econométrico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma Yi = β0 + β1X1,i + β2X2,i + εi, em que i = 1, ..., n; Yi representa a variável resposta, X1,i e X2,i são as variáveis explicativas; β0 ,β1 e β2 são os coeficientes (fixos) do modelo; e εi representa o erro aleatório normal com média zero e variância σ2 .
Considerando essas informações e as tabelas acima, que mostram resultados pertinentes ao referido modelo, cujos coeficientes foram obtidos com base no método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
A variância de Yi
é igual a σ2
, cuja estimativa corresponde à
variância amostral de Yi
, ou seja, 
Um estudo econométrico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma Yi = β0 + β1X1,i + β2X2,i + εi, em que i = 1, ..., n; Yi representa a variável resposta, X1,i e X2,i são as variáveis explicativas; β0 ,β1 e β2 são os coeficientes (fixos) do modelo; e εi representa o erro aleatório normal com média zero e variância σ2 .
Considerando essas informações e as tabelas acima, que mostram resultados pertinentes ao referido modelo, cujos coeficientes foram obtidos com base no método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
Suponha que X1,i seja uma variável indicadora e que X2,i seja uma variável quantitativa. Nesse caso, o modelo combinará aspectos da análise de variância e da análise de regressão, e seu estudo pode ser feito com técnicas da análise de covariância (ANCOVA).
Um estudo econométrico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma Yi = β0 + β1X1,i + β2X2,i + εi, em que i = 1, ..., n; Yi representa a variável resposta, X1,i e X2,i são as variáveis explicativas; β0 ,β1 e β2 são os coeficientes (fixos) do modelo; e εi representa o erro aleatório normal com média zero e variância σ2 .
Considerando essas informações e as tabelas acima, que mostram resultados pertinentes ao referido modelo, cujos coeficientes foram obtidos com base no método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
O intercepto do modelo ajustado não tem significância
estatística.
Um estudo econométrico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma Yi = β0 + β1X1,i + β2X2,i + εi, em que i = 1, ..., n; Yi representa a variável resposta, X1,i e X2,i são as variáveis explicativas; β0 ,β1 e β2 são os coeficientes (fixos) do modelo; e εi representa o erro aleatório normal com média zero e variância σ2 .
Considerando essas informações e as tabelas acima, que mostram resultados pertinentes ao referido modelo, cujos coeficientes foram obtidos com base no método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
Com nível de significância de 5%, a hipótese nula
H0 :β1 = β2 = 0 é rejeitada, o que sugere que o modelo ajustado
produz boas estimativas para o valor esperado da variável
resposta em função das duas variáveis explicativas.
Um estudo econométrico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma Yi = β0 + β1X1,i + β2X2,i + εi, em que i = 1, ..., n; Yi representa a variável resposta, X1,i e X2,i são as variáveis explicativas; β0 ,β1 e β2 são os coeficientes (fixos) do modelo; e εi representa o erro aleatório normal com média zero e variância σ2 .
Considerando essas informações e as tabelas acima, que mostram resultados pertinentes ao referido modelo, cujos coeficientes foram obtidos com base no método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
O coeficiente de determinação ou explicação (R2
) é igual ou
superior a 55%.
Um estudo econométrico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma Yi = β0 + β1X1,i + β2X2,i + εi, em que i = 1, ..., n; Yi representa a variável resposta, X1,i e X2,i são as variáveis explicativas; β0 ,β1 e β2 são os coeficientes (fixos) do modelo; e εi representa o erro aleatório normal com média zero e variância σ2 .
Considerando essas informações e as tabelas acima, que mostram resultados pertinentes ao referido modelo, cujos coeficientes foram obtidos com base no método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
A estimativa de máxima verossimilhança do coeficiente β2 é inferior a -1 e superior a -2.
Em um estudo acerca da qualidade dos serviços de
telefonia móvel prestados pelas operadoras, foram consideradas três
variáveis quantitativas, X1, X2 e X3. Na tabela acima, são mostradas
as cargas fatoriais relativas a essas variáveis, em que se associa,
para cada variável Xk, uma comunalidade ck.
Considerando essas informações, julgue o próximo item.
As comunalidades são c1 = 0,7; c2 = 1,2; e c3 = 0.
Em um estudo acerca da qualidade dos serviços de
telefonia móvel prestados pelas operadoras, foram consideradas três
variáveis quantitativas, X1, X2 e X3. Na tabela acima, são mostradas
as cargas fatoriais relativas a essas variáveis, em que se associa,
para cada variável Xk, uma comunalidade ck.
Considerando essas informações, julgue o próximo item.
O percentual da variação total explicada pelos dois fatores é
inferior a 60% da variação total.
Uma variável aleatória X segue uma distribuição de Bernoulli, sendo desconhecida a probabilidade de sucesso p. Sabe-se, porém, que há dois valores possíveis para essa probabilidade (0,25 ou 0,5), conforme a função de perda (loss function) mostrada na tabela acima, e uma única realização x dessa variável aleatória para se efetuarem inferências acerca de p, sendo a tomada de decisão feita com base nas funções
D1(x) = p1; D2(x) = p1xp21-x; D3(x)= p11-xp2x e D4(x)p2.
Com base nessas informações, julgue o item abaixo.
A variância da função de decisão Di
(X) é a função de risco
(risk function) associada a Di
(X), sendo equivalente à medida
estatística denominada média dos erros ao quadrado (mean
squared error).
Com base nessa situação hipotética, julgue o próximo item, considerando que o estimador M = max(U1, U2, ..., Un) e a razão X = M/T, e que a função de densidade de probabilidade de X seja dada por f(x) = nxn-1 , para x ∈ (0, 1); e f(x) = 0, para x ∉ (0, 1).
Nessa situação, a variância do estimador M é 
Uma lista com 10.875 denúncias foi enviada a um analista da ANATEL para posterior conferência e sabendo que nem todas as denúncias são procedentes, o analista recorreu à técnica de amostragem com o objetivo de estimar a quantidade de denúncias realmente pertinentes, tendo adotado os seguintes procedimentos:
▸ para cada denúncia, foi gerado um número com distribuição uniforme entre 0 e 1;
▸ a lista de denúncias foi classificada em ordem crescente segundo o número aleatório previamente gerado;
▸ todas as denúncias com número aleatório gerado inferior a 0,01 foram investigadas.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item seguinte.
A estimativa não viesada para a variância do total estimado de
denúncias procedentes é igual a 840.
Uma lista com 10.875 denúncias foi enviada a um analista da ANATEL para posterior conferência e sabendo que nem todas as denúncias são procedentes, o analista recorreu à técnica de amostragem com o objetivo de estimar a quantidade de denúncias realmente pertinentes, tendo adotado os seguintes procedimentos:
▸ para cada denúncia, foi gerado um número com distribuição uniforme entre 0 e 1;
▸ a lista de denúncias foi classificada em ordem crescente segundo o número aleatório previamente gerado;
▸ todas as denúncias com número aleatório gerado inferior a 0,01 foram investigadas.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item seguinte.
O delineamento feito pelo analista fornece a mesma
probabilidade de seleção para todos os elementos.
Em junho de 2014, o Brasil registrou 275,71 milhões de linhas ativas na telefonia móvel e teledensidade de 136,06 acessos por 100 habitantes. Além disso, nesse mesmo mês, houve um acréscimo de 255,08 mil linhas na telefonia móvel: os acessos pré-pagos totalizaram 212,27 milhões (76,99% do total) e os pós-pagos, 63,44 milhões (23,01% do total). A banda larga móvel totalizou 128,49 milhões de acessos, dos quais 3,27 milhões eram terminais 4G.
Internet: <www.anatel.gov.br>
Caso tenham sido registradas mais ligações incompletas no estrato pré-pago que no estrato pós-pago, o analista obterá, com o uso da estratificação proporcional, mais amostras de linhas pré-pagas que de linhas pós-pagas o que resultará em um aumento no viés da estimativa da proporção de ligações não completas para a população.
Em junho de 2014, o Brasil registrou 275,71 milhões de linhas ativas na telefonia móvel e teledensidade de 136,06 acessos por 100 habitantes. Além disso, nesse mesmo mês, houve um acréscimo de 255,08 mil linhas na telefonia móvel: os acessos pré-pagos totalizaram 212,27 milhões (76,99% do total) e os pós-pagos, 63,44 milhões (23,01% do total). A banda larga móvel totalizou 128,49 milhões de acessos, dos quais 3,27 milhões eram terminais 4G.
Internet: <www.anatel.gov.br>
Considerando as informações apresentadas no texto acima e supondo que um analista pretenda elaborar um plano amostral por meio de uma amostra aleatória simples sem reposição das linhas ativas na telefonia móvel com o objetivo de estimar a proporção de ligações não completas em junho de 2014, julgue o item a seguir.
O tamanho amostral máximo necessário para se estimar a
proporção de ligações não completas com margem de erro de
5% e nível de 95% de confiança é superior a 3.850 linhas
ativas.
Em junho de 2014, o Brasil registrou 275,71 milhões de linhas ativas na telefonia móvel e teledensidade de 136,06 acessos por 100 habitantes. Além disso, nesse mesmo mês, houve um acréscimo de 255,08 mil linhas na telefonia móvel: os acessos pré-pagos totalizaram 212,27 milhões (76,99% do total) e os pós-pagos, 63,44 milhões (23,01% do total). A banda larga móvel totalizou 128,49 milhões de acessos, dos quais 3,27 milhões eram terminais 4G.
Internet: <www.anatel.gov.br>
Considerando as informações apresentadas no texto acima e supondo que um analista pretenda elaborar um plano amostral por meio de uma amostra aleatória simples sem reposição das linhas ativas na telefonia móvel com o objetivo de estimar a proporção de ligações não completas em junho de 2014, julgue o item a seguir.
Nos erros não amostrais que o analista poderá identificar
incluem-se os erros sistemáticos.
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