Questões de Concurso
Sobre conhecimentos de estatística em estatística
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A figura abaixo representa dados obtidos experimentalmente para a verificação de condições de reprodutibilidade e repetitividade de um método analítico. Foram realizadas determinações de um material de referência por três analistas diferentes, que fizeram cinco replicatas cada um, que geraram três valores médios, os quais estão representados por pontos e linhas na figura abaixo.
Considerando a situação exposta, assinale a
alternativa que apresenta as duas afirmações
CORRETAS:
Em três grandes cidades de um estado foram escolhidos aleatoriamente, em cada uma, 100 eleitores. Deseja-se saber, ao nível de significância α, se o grau de satisfação do desempenho do governador depende da cidade onde os eleitores residem. Em cada cidade foi perguntado, independentemente, para cada eleitor o que ele achava do desempenho do governador. A tabela abaixo reproduz o resultado da pesquisa e sabe-se que nenhum eleitor reside em mais de uma cidade.
Utilizou-se o teste qui-quadrado para concluir se existe dependência do grau de desempenho com relação às cidades e
verificou-se que o qui-quadrado observado foi inferior ao qui-quadrado tabelado, de acordo com o nível de significância α
estabelecido. Com relação ao teste,
Considerando um nível de significância α=0,01,
Para a Estatística, a variável “tipo de ocorrência” é classificada como
Contando somente com esses números é correto afirmar que:
Qual destes elementos NÃO faz parte de um CEP (Controle Estatístico do Processo) bem-sucedido?
1. Liderança gerencial
2. Abordagem de equipe
3. Aumento da variabilidade
4. Avaliação do sucesso em termos quantitativos
Um experimento foi realizado com o propósito de avaliar
o efeito de três diferentes pacotes de serviços de comunicação de
dados (tratamento) no volume de reclamações (resposta). As
unidades experimentais foram nove grandes cidades, agrupadas em
três blocos com três cidades cada. Em cada bloco, cada cidade
recebeu casualmente um tratamento, o que resultou na distribuição
exibida na tabela acima.
Com relação aos experimentos em blocos completos casualizados, julgue o item a seguir.
Para a replicação j do tratamento i, o modelo pode ser escrito na forma Yi, j = β0 + β1X1, i, j + β2X2, i, j + β3X3, i, j + εi, j, em que Xk, i, j = 1 se i = k; e Xk, i, j = 0 se i ≠ k, para k = 1, 2, 3.
Um experimento foi realizado com o propósito de avaliar
o efeito de três diferentes pacotes de serviços de comunicação de
dados (tratamento) no volume de reclamações (resposta). As
unidades experimentais foram nove grandes cidades, agrupadas em
três blocos com três cidades cada. Em cada bloco, cada cidade
recebeu casualmente um tratamento, o que resultou na distribuição
exibida na tabela acima.
Com relação aos experimentos em blocos completos casualizados, julgue o item a seguir.
No delineamento em blocos completos casualizados, os
tamanhos de amostras para os diferentes tratamentos podem ser
diferentes, mas complicações na análise estatística podem
ocorrer se houver perdas de dados dentro de um ou mais
blocos.
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.
A função de densidade espectral desse processo é
f(ω) = c[1,25 + cos(ω)]n
, em que |ω| ≤ π e c é uma constante de
normalização.
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.
A série temporal segue um processo ARMA(0, n) com média
nula.
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).
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