Questões de Concurso
Sobre covariância, correlação em estatística
Foram encontradas 306 questões
Q827148
Estatística
Considere duas variáveis aleatórias, X1 e X2, independentes, e ambas normalmente distribuídas com média 2,00 e
variância 8,00. Seja Y = X1X2. Assinale a alternativa correta que apresenta o valor do coeficiente de correlação entre
X1 e Y.
Q827146
Estatística
Sobre medidas de associação e correlação, considere as seguintes afirmativas:
1. O Coeficiente de Contingência pode ser comparado diretamente com outras medidas de correlação, por exemplo,
com o coeficiente r de Pearson, com o rs de Spearman ou o coeficiente 
de Kendall, devido à ampla aplicabilidade
e facilidade de cálculo.
2. O Coeficiente de Contingência pode assumir o valor 0 (zero), caso em que haverá completa falta de associação, no entanto, não pode atingir a unidade, pois o limite superior é função do número de categorias.
3. Dois ou mais coeficientes de contingência podem ser comparados diretamente em qualquer circunstância.
4. Não há qualquer limitação quanto às frequências esperadas no cômputo do Coeficiente de Contingência, razão pela qual não se exige continuidade intrínseca das variáveis investigadas, tampouco suposições sobre a população-objeto.
Assinale a alternativa correta.
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 12ª Região (SC)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 12ª Região (SC) - Analista Judiciário - Estatística |
Q783183
Estatística
A análise de agrupamentos, também conhecida como cluster ou como análise de conglomerados, tem sido bastante utilizada na
avaliação de metas de desempenho em instituições bancárias, empresariais e educacionais. Relativamente às técnicas de
conglomerados, considere:
I. O conceito de similaridade é fundamental e as medidas de similaridade dominantes nas aplicações são medidas correlacionais,
de associação e de distância.
II. A suposição de normalidade dos dados é fundamental.
III. As técnicas não hierárquicas requerem que o usuário especifique previamente o número de grupos (clusters) desejados.
IV. Se as variáveis de entrada apresentarem multicolinearidade, uma medida de distância que compensa a correlação é a de
Mahalanobis.
Está correto o que consta APENAS em
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 5ª Região (BA)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 5ª Região (BA) - Analista Judiciário - Estatística |
Q782459
Estatística
Sejam f (k) e g (k) as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial de um processo de médias móveis de ordem 1, MA (1),
com parâmetro de médias móveis igual a 0,5. Nessas condições, é correto afirmar que
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440565
Estatística
Suponha que um processo estacionário de séries de tempo yt tenha sido gerado por um modelo ARMA (p,q). As suas funções de correlação (ACF) e de autocorrelação parcial (PACF) são dadas pelos gráficos abaixo.
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
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
Ano: 2013
Banca:
VUNESP
Órgão:
MPE-ES
Prova:
VUNESP - 2013 - MPE-ES - Agente Técnico - Estatístico |
Q414379
Estatística
Observe o gráfico.
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
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
Q412888
Estatística
As variáveis aleatórias X e Y representam, respectivamente, os anos de experiência e os salários, em reais, dos empregados em um determinado ramo de atividade. Sejam os pares (x1, y1), (x2, y2), . . . , (xn, yn), em que xi e yi (1 ≤ i ≤ n) são os valores de X e Y, respectivamente. Para prever yi em função de xi , optou-se por utilizar uma forma de relação linear entre X e Y tal que yi = 2.000 + 45xi, obtida pelo método dos mínimos quadrados, verificando-se que nem todos os pontos pertencem a uma mesma reta. Se o coeficiente de correlação linear entre X e Y for igual a r (r ≠ zero), então
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398103
Estatística
Julgue o item seguinte , relativo à técnica de amostragem.
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.
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.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398087
Estatística
Um estudo acerca da qualidade dos serviços prestados por um cartório considerou os indicadores X e Y. A análise de regressão linear produziu as retas ajustadas (por mínimos quadrados ordinários) 
Com relação a esses indicadores, julgue o item que se segue.
O coeficiente de correlação linear de Pearson é inferior a 0,8.
Com relação a esses indicadores, julgue o item que se segue.O coeficiente de correlação linear de Pearson é inferior a 0,8.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398080
Estatística
Pedro e João são os oficiais de justiça no plantão do fórum de determinado município. Em uma diligência distribuída a Pedro, X é a variável aleatória que representa o sucesso (X = 1) ou fracasso (X = 0) no cumprimento desse mandado. Analogamente, Y é a variável aleatória que representa o sucesso (Y = 1) ou fracasso (Y = 0) de uma diligência do oficial João.
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.
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.
Q397450
Estatística
Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.
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
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
Q397449
Estatística
Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.
O coeficiente de correlação múltipla R2 pode ser calculado dividindo a soma de quadrados do resíduo pela soma de quadrado total.
O coeficiente de correlação múltipla R2 pode ser calculado dividindo a soma de quadrados do resíduo pela soma de quadrado total.
Ano: 2013
Banca:
FUMARC
Órgão:
PC-MG
Prova:
FUMARC - 2013 - PC-MG - Analista da Polícia Civil - Estatística |
Q380635
Estatística
Sejam X e Y duas variáveis aleatórias e a e b duas constantes quaisquer. Qual das seguintes afirmativas sobre a covariância e a correlação entre X e Y é FALSA?
Ano: 2013
Banca:
CEPERJ
Órgão:
SEPLAG-RJ
Prova:
CEPERJ - 2013 - SEPLAG-RJ - Analista Executivo - Perfil 2 |
Q333046
Estatística
O coe?ciente de correlação linear entre as variáveis X e Y vale:
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INPI
Prova:
CESPE - 2013 - INPI - Analista de Planejamento - Estatistica |
Q313997
Estatística
Considere que, em um modelo de regressão linear múltipla, a variância associada à média da resposta estimada para um vetor X* de novas observações seja σ 21 e a variância do erro de predição correspondente, σ 22.
Nessa situação, é correto afirmar que o quadrado médio do resíduo será QMR ≤ σ 22 - σ 21.
Nessa situação, é correto afirmar que o quadrado médio do resíduo será QMR ≤ σ 22 - σ 21.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANP
Prova:
CESPE - 2013 - ANP - Especialista em Regulação - Área V |
Q295849
Estatística
Com relação aos métodos estatísticos, julgue o item que se segue.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANP
Prova:
CESPE - 2013 - ANP - Especialista em Regulação - Área XI |
Q291400
Estatística
Com relação ao modelo de regressão linear simples e ao conceito de correlação, julgue os itens a seguir.
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
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
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANP
Prova:
CESPE - 2013 - ANP - Especialista em Regulação - Área XI |
Q291399
Estatística
Com relação ao modelo de regressão linear simples e ao conceito de correlação, julgue os itens a seguir.
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.
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.
Ano: 2012
Banca:
FGV
Órgão:
Senado Federal
Prova:
FGV - 2012 - Senado Federal - Consultor Legislativo - Assessoramento em Orçamentos |
Q2258340
Estatística
O coeficiente de correlação entre duas variáveis pode ser
expresso da seguinte forma:
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
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
Ano: 2012
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
MPE-MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2012 - MPE-MG - Analista do MP - Estatistica |
Q2214172
Estatística
Numa pesquisa, observou-se uma amostra aleatória de tamanho n=100 do vetor aleatório X = [X1 X2 ... Xp]T, p =12. Um modelo de análise fatorial ortogonal com dois fatores foi
ajustado aos dados utilizando-se a matriz de correlação amostral das 12 variáveis. O
método de Componentes Principais foi utilizado na estimação das cargas fatoriais. Na
tabela 5 apresentam-se os valores das cargas fatoriais estimadas para as variáveis X1 e X2 padronizadas.
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
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
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