Questões de Concurso
Sobre covariância, correlação em estatística
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Suponha, ainda, que a média incondicional da série yt seja igual a 10.
Se ut é um processo de ruído branco, yt é definido pelo processo

O gráfico apresentado resulta de uma pesquisa com trabalhadores da construção civil de uma localidade onde a variável x representa o número de horas de treinamento em previsão de acidentes, e a variável y representa o número de ocorrências de acidentes de trabalho. Supondo-se que há correlação linear entre as variáveis x e y, e considerando-se o coeficiente r de correlação entre as variáveis e o coeficiente b de inclinação da reta de regressão y = a + bx, é correto afirmar que
Considerando que um pesquisador, ao estimar a taxa de homicídios ( R) em determinada unidade da Federação, tenha coletado uma amostra de municípios para se obter a estimativa r da taxa R, que X é o tamanho da população de um dos municípios e Y é a quantidade de homicídios ali registrados no ano, então o viés do estimador razão para a taxa de homicídios
E [r - R] ≈ 1 {Rσ2x - ρxy x σy x σx} μ 2x
será pequeno sempre que Rσ2x > cov(XY) em que μ x < ∞ é a média do tamanho populacional dos municípios, σx e σy; são os respectivos desvios padrão, e ρXY é a correlação entre X e Y.
Com relação a esses indicadores, julgue o item que se segue.O coeficiente de correlação linear de Pearson é inferior a 0,8.
Com base nessa situação hipotética e considerando a soma S = X + Y, e que P(X = 1) = P(Y = 1) = 0,6 e E(XY) = 0,5, julgue o item que se segue, acerca das variáveis aleatórias X, Y e S.
A correlação linear entre as variáveis X e Y é superior a 0,6.
Considerando um modelo de regressão no qual a média da variável resposta é aproximadamente zero, se o coeficiente de correlação múltipla (R2 ) tende a 1, então
O coeficiente de correlação múltipla R2 pode ser calculado dividindo a soma de quadrados do resíduo pela soma de quadrado total.
Nessa situação, é correto afirmar que o quadrado médio do resíduo será QMR ≤ σ 22 - σ 21.
Se, em um modelo de regressão linear simples, a relação entre a variável resposta (Y ) e a variável explicativa ( X ) é uma reta com 30° de inclinação positiva, então a forma do modelo é

Em um modelo de regressão linear múltipla, o coeficiente de determinação é igual ao coeficiente de determinação ajustado apenas se o tamanho amostral for suficientemente grande.

Onde:
é o coeficiente de correlação entre as variáveis x e y;
σ x,y é a covariância entre as variáveis x e y;
σx e σy são os desvios-padrão das variáveis x e y, respectivamente.
A respeito deste coeficiente de correlação, é correto afirmar que é uma medida da intensidade da relação
Tabela 5. Dados da questão 53 Variável Fator 1 Fator 2 X1padronizada 0,80 0,10 X2 padronizada 0,20 0,76
Nesse caso, pode-se dizer que a correlação estimada, pelo modelo de análise fatorial, entre as variáveis X1 e X2 é aproximadamente igual a
A variância da variável aleatória Y é igual a
A investigação do número diário de navios que partem de um porto concluiu que a série segue o processo AR(1)
Xt = μ + ϕXt−1 + ... + εt
onde εt é ruído branco.
A função de autocorrelação amostral dos dados analisados apresenta os seguintes valores:

Com base nas informações acima, a estimativa do parâmetro
φ obtida pelo método dos momentos é
X 1 3 4 6 8 9 11 14 Y 1 2 4 4 5 7 8 9
Dados: √14 ≅ √33 ≅5,7