Questões de Concurso Sobre covariância, correlação em estatística

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Q879670 Estatística

A multicolinearidade é uma das dificuldades que pode ocorrer no processo de estimação de Modelos de Regressão Múltipla. Em casos mais severos, a multicolinearidade chega a impossibilitar a obtenção de estimativa, mas mesmo quando tal não se dá, outros problemas podem advir.


Como exemplo, seria possível dizer que:

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Q879669 Estatística

Após estimado um Modelo de Regressão Múltipla e obtidas as estimativas dos parâmetros, o passo seguinte é a análise da variância, através das somas de quadrados. A propósito estão disponíveis as seguintes informações:


SQE = soma de quadrados da equação = 2.400

SQR = soma de quadrados dos resíduos = 1.600

Tamanho da amostra n = 41

Número de regressores = 8

P(F8,32 > 3 ) = 0,9874

Assim sendo, é correto afirmar que:

Alternativas
Q879667 Estatística

O modelo de regressão a seguir é formulado para que seja possível projetar a quantidade de novas ações que devem chegar ao TJ/AL, nos próximos anos.


A equação de regressão já é apresentada na sua versão final, com as estimativas dos parâmetros, junto com erros-padrão correspondentes:


                              Imagem associada para resolução da questão


Onde,

At= número de novas ações chegando ao TJ/AL no tempo t

PIBt = PIB na área de atuação do TJ/AL no tempo t

Eƒt =medida de eficiência do TJ/AL no tempo t

N = 100 (tamanho da amostra)

Todas as variáveis estão expressas em seus logaritmos.


Sobre os resultados e as perspectivas de uso do modelo, é correto afirmar que:

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Q879666 Estatística

Os pressupostos do modelo de regressão linear simples estão relacionados às propriedades dos estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e Máxima Verossimilhança (MV).


Sobre essas vinculações, é correto afirmar que:

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Q876258 Estatística

A tabela a seguir mostra dados categorizados, organizados por uma administradora de cartões de crédito, a respeito da ocorrência de fraudes em compras online, de acordo com os critérios data e tipo de sítio. 


                 

Com referência aos dados apresentados, julgue o item que se segue.


A correlação entre as variáveis data e tipo de sítio, medida pelo coeficiente de contingência de Pearson, é menor que 0,20.

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Q842558 Estatística
      Um estudo de acompanhamento ambiental considerou, para j = 1,2,..., 26, um modelo de regressão linear simples na forma: yj = a + bxj + ej, em que a e b são constantes reais, yj representa a variável resposta referente ao j-ésimo elemento da amostra, xj é a variável regressora correspondente, e ej denota o erro aleatório que segue distribuição normal com média nula e variância V. Aplicando-se, nesse estudo, o método dos mínimos quadrados ordinários, obteve-se a reta ajustada ŷj =1 + 2xj, para j = 1,2,..., 26.

Considerando que a estimativa da variância V seja igual a 6 e que o coeficiente de explicação do modelo (R quadrado) seja igual a 0,64, julgue o próximo item.


A correlação linear entre as variáveis x e y é igual a 0,5, pois a reta invertida proporcionada pelo método de mínimos quadrados ordinários é expressa por Imagem associada para resolução da questão, para j = 1,2,...,26.

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Ano: 2017 Banca: FUNRIO Órgão: SESAU-RO Prova: FUNRIO - 2017 - SESAU-RO - Estatítico |
Q818660 Estatística

A função de probabilidade conjunta de duas variáveis aleatórias X e Y é dada por:

             https://qcon-assets-production.s3.amazonaws.com/images/provas/54303/iamgem.jpg

Assim, por exemplo, P[ X = 0; Y = 1 ] = 0,2.

O coeficiente de correlação entre X e Y é aproximadamente igual a:

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Q790796 Estatística
Texto para responder à questão.  

Considere o processo de médias móveis de ordem q, MA(q), dado por


onde  como um processo puramente aleatório, tal que 
Considerando o caso MA(1) dado por Imagem associada para resolução da questão , a autocorrelação Y(1) é igual a
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Q783986 Estatística
Uma variável aleatória X bidimensional tem matriz de covariâncias dada por: Imagem associada para resolução da questão
O auto vetor normalizado correspondente à primeira componente principal da matriz Σ é dado por:
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Q770490 Estatística
Considere uma situação em que existam duas variáveis ordinais com 3 ou mais categorias cada uma delas. Nesse caso, a correlação mais indicada é a:
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Q770487 Estatística
A partir da distribuição conjunta bidimensional (Z,M) apresentada abaixo, pode-se concluir que o coeficiente de correlação entre Z e M equivale a: Imagem associada para resolução da questão
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Q764359 Estatística
Considere as seguintes afirmações relativas à Análise Multivariada:
I. A análise de Correlação canônica é considerada uma técnica de interdependência, isto é, nessa análise as variáveis em questão não podem ser consideradas como dependentes ou independentes. II. O propósito básico da análise discriminante é estimar a relação entre uma variável dependente categórica com base em um conjunto de variáveis independentes métricas. III. A análise de agrupamentos é uma técnica analítica cujo objetivo é classificar uma amostra de entidades (indivíduos ou objetos) em um número menor de grupos mutuamente excludentes, com base nas similaridades entre as entidades. IV. A análise de correspondência usa o qui-quadrado para padronizar os valores de contingência e formar a base para a associação ou similaridade.
Está correto o que se afirma APENAS em 
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Q764358 Estatística
Sejam f(k) e h(k), k = 1,2,3,..., respectivamente, as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial de um modelo ARIMA(p,d,q). Considere as seguintes afirmações: I. No modelo ARIMA(0,d,1), a região de admissibilidade do modelo é −1 < θ < 1, onde θ é o parâmetro de médias móveis do modelo. II. No modelo ARMA(0,d, 2), f(1) = f(2) e f(k) = 0 para k > 2 III. No modelo ARIMA(1,d,1) f(k) decai exponencialmente após k = 1 e h(k) é dominada por senoides amortecidas após k = 1. IV. No modelo ARIMA(1,d, 0) , f(1) = φ, onde φ é o parâmetro autorregressivo do modelo.
Está correto o que se afirma APENAS em
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Q732503 Estatística
Seja o modelo MA(q) que pode ser escrito na forma Zt = θ(B)at em que Zt corresponde a série temporal modelada, θ(B) é o polinômio característico e at é o ruído branco aleatório, é correto afirmar que as funções de autocorrelação ρk, (FAC) e autocorrelação parcial, Φkk, (FACP) são, respectivamente:
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Q732500 Estatística
Três variáveis aleatórias são possivelmente correlacionadas. Para verificar essa suposição, um estatístico obteve dados dos valores assumidos pelas variáveis X1, X2 e X3 que compõem a tabela a seguir:                                 Imagem associada para resolução da questão Qual é a matriz de correlação com base no coeficiente de correlação de Pearson?
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Q732496 Estatística

Determine os autovetores da matriz de covariância Imagem associada para resolução da questão

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Q732495 Estatística

Quais são os autovalores da matriz de covariância Imagem associada para resolução da questão

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Q732493 Estatística
Uma amostra aleatória composta por quatro (4) observações de duas variáveis aleatórias correlacionadas formam a matriz de dados a seguir: Imagem associada para resolução da questão X e Y são as variáveis observadas e tem-se o vetor aleatório X’ = [X Y], de forma que as estimativas da esperança e variância do vetor, E (X) e V (X), são dadas, respectivamente, por:
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Q727821 Estatística

Com base na tabela precedente, que apresenta estatísticas referentes a duas variáveis observadas em um estudo previdenciário, julgue o seguinte item.

O valor absoluto da covariância entre X e Y é igual ou inferior a 12.

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Q727819 Estatística

A respeito de risco e retorno e dos resultados clássicos relacionados à teoria de carteiras, julgue o seguinte item.

O risco de um portfólio composto por dois ativos reduz-se à medida que o coeficiente de correlação entre esses ativos aumenta.

Alternativas
Respostas
121: E
122: B
123: D
124: A
125: C
126: E
127: A
128: C
129: A
130: A
131: C
132: C
133: D
134: D
135: E
136: A
137: B
138: A
139: C
140: E