Questões de Concurso
Sobre covariância, correlação em estatística
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O diagrama A de ramos e folhas acima mostra a distribuição do número de livros destruídos (Y) nas 20 escolas inundadas por causa das fortes chuvas em determinada cidade. O diagrama B mostra a distribuição dos tempos de duração dessas chuvas (X, em minutos) nos dias em que essas 20 escolas foram inundadas.
Com base nessas informações e considerando que o valor 100 é
representado nesses diagramas como 10|0, julgue o item.

O diagrama A de ramos e folhas acima mostra a distribuição do número de livros destruídos (Y) nas 20 escolas inundadas por causa das fortes chuvas em determinada cidade. O diagrama B mostra a distribuição dos tempos de duração dessas chuvas (X, em minutos) nos dias em que essas 20 escolas foram inundadas.
Com base nessas informações e considerando que o valor 100 é
representado nesses diagramas como 10|0, julgue o item.
é o ruído branco com média 0 e variância 4,julgue o item.

Os gráficos acima mostram a relação entre o PIB per capita de 100
municípios (x) e as vendas mensais (y) dos jornais A, B e C nos
municípios correspondentes. Cada gráfico apresenta uma reta de
regressão linear simples ajustada pelo método de mínimos
quadrados ordinários e seu coeficiente de explicação (R2). Com
base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
Observe os gráfcos de dispersão a seguir e identifque a intensidade da correlação descrita na coluna da direita.

Assinale a seguir a opção que contém a sequência CORRETA, de cima para baixo:
Sabe-se que:
I. f(k) ≠ 0, para k=1 e 2, e é igual a zero para outros valores de k.
II. h(k) é dominada por uma mistura de exponenciais e senoides amortecidas.
As características (I) e (II) nos levam a identificar para p e q, respectivamente, os valores
Yi = ß0 ß1 Xi + µi e Zi = a0 + a1 Wi + vi , onde µi e vi são as variáveis residuais e a0 , a1 , ß0 , ß1 , os respectivos parâmetros. O segundo modelo se diferencia do primeiro por suas variáveis Zi e Wi apresentarem escalas diferentes de Yi e Xi . (Zi = aYi e Wi = bXi, com a e b constantes positivas).
Das afirmativas abaixo:
I. Os estimadores de mínimos quadrados (ordinários) a0 e a1 são iguais aos de ß0 e ß1.
II. A variância estimada de vi é a2 vezes a variância estimada de µi.
III. Os coeficientes de determinação dos dois modelos são iguais.
É correto afirmar que:

A tabela e as estatísticas mostradas acima correspondem
ao estudo realizado por um engenheiro acerca da resistência Y
(em kg) à tração de 6 fios de determinado material, considerando-se
os respectivos diâmetros X (em 0,1 mm).
Considerando essas informações e um modelo de regressão linear
simples na forma Y = a + bX +
em que g representa o erroaleatório com média 0 e desvio padrão F, julgue os itens que se
seguem a respeito de regressão e correlação.
dados, análise de dados discretos, análise de regressão e inferência
estatística.

Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.
A metodologia geoestatística procura extrair, de uma aparente aleatoriedade dos dados coletados, as características estruturais probabilísticas do fenômeno regionalizado, ou seja, uma função de correlação entre os valores situados em uma determinada vizinhança e a direção no espa- ço amostrado. O método de estimativa básico utilizado é o da krigagem, por meio do qual são resultados semivariogramas, que expressam o comportamento espacial da variável regionalizada.
Em um semivariograma, a distância a partir da qual as amostras passam a não possuir correlação espacial, e a relação entre elas torna-se aleatória é denominada

matriz de correlação:
sdmed salário tempo idade
sdmed 1,00000000 0,93303483 0,6038786 -0,01126878salário 0,93303483 1,00000000 0,5845924 0,06371626
tempo 0,60387857 0,58459235 1,0000000 0,49093437idade -0,01126878 0,06371626 0,4909344 1,00000000
comp. 1 comp. 2 comp. 3 comp. 4
padrão 1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048
proporção davariância 0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923
proporçãoacumulada 0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000
comp.1 comp.2 comp.3 comp.4
sdmed 0,582 0,322 0,145 0,733salário 0,584 0,271 0,390 -0,659
tempo 0,532 -0,338 -0,767 -0,122idade 0,196 -0,842 0,488 0,117

Os autovalores da matriz associada à forma quadrática 3x12 + 2x22 - 2√2x1x2 são 4 e 1.

matriz de correlação:
sdmed salário tempo idade
sdmed 1,00000000 0,93303483 0,6038786 -0,01126878salário 0,93303483 1,00000000 0,5845924 0,06371626
tempo 0,60387857 0,58459235 1,0000000 0,49093437idade -0,01126878 0,06371626 0,4909344 1,00000000
comp. 1 comp. 2 comp. 3 comp. 4
padrão 1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048
proporção davariância 0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923
proporçãoacumulada 0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000
comp.1 comp.2 comp.3 comp.4
sdmed 0,582 0,322 0,145 0,733salário 0,584 0,271 0,390 -0,659
tempo 0,532 -0,338 -0,767 -0,122idade 0,196 -0,842 0,488 0,117


matriz de correlação:
sdmed salário tempo idade
sdmed 1,00000000 0,93303483 0,6038786 -0,01126878salário 0,93303483 1,00000000 0,5845924 0,06371626
tempo 0,60387857 0,58459235 1,0000000 0,49093437idade -0,01126878 0,06371626 0,4909344 1,00000000
comp. 1 comp. 2 comp. 3 comp. 4
padrão 1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048
proporção davariância 0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923
proporçãoacumulada 0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000
comp.1 comp.2 comp.3 comp.4
sdmed 0,582 0,322 0,145 0,733salário 0,584 0,271 0,390 -0,659
tempo 0,532 -0,338 -0,767 -0,122idade 0,196 -0,842 0,488 0,117


matriz de correlação:
sdmed salário tempo idade
sdmed 1,00000000 0,93303483 0,6038786 -0,01126878salário 0,93303483 1,00000000 0,5845924 0,06371626
tempo 0,60387857 0,58459235 1,0000000 0,49093437idade -0,01126878 0,06371626 0,4909344 1,00000000
comp. 1 comp. 2 comp. 3 comp. 4
padrão 1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048
proporção davariância 0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923
proporçãoacumulada 0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000
comp.1 comp.2 comp.3 comp.4
sdmed 0,582 0,322 0,145 0,733salário 0,584 0,271 0,390 -0,659
tempo 0,532 -0,338 -0,767 -0,122idade 0,196 -0,842 0,488 0,117

