Questões de Concurso
Comentadas sobre estatística descritiva (análise exploratória de dados) em estatística
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Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ∑ X = 24; ∑ Y = 49; ∑ X ˑ Y = 181; ∑X2 = 100 e ∑Y2 = 343.
Com base no coeficiente de correlação linear, é correto
afirmar, em face dos dados apresentados, que se trata de uma
correlação espúria.
Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ∑ X = 24; ∑ Y = 49; ∑ X ˑ Y = 181; ∑X2 = 100 e ∑Y2 = 343.
O coeficiente de correlação de Pearson para os valores
apresentados será negativo, o que indica que a regressão
linear será representada por uma reta decrescente.
Uma universidade está fazendo um estudo para verificar a distribuição dos tempos que os alunos do curso de mestrado levam até a defesa da dissertação. Os dados a seguir mostram a função de probabilidade desses tempos, em meses.
Considerando essas informações, julgue o item subsequente.
Assumindo-se que E(X2
) = 552, obtém-se um valor superior
a 5 para o desvio padrão dos dados referentes ao tempo de
defesa.
Uma universidade está fazendo um estudo para verificar a distribuição dos tempos que os alunos do curso de mestrado levam até a defesa da dissertação. Os dados a seguir mostram a função de probabilidade desses tempos, em meses.
Considerando essas informações, julgue o item subsequente.
Em média, os alunos levam mais de 24 meses para concluir o
mestrado.
A tabela de frequência a seguir mostra dados coletados em uma pesquisa para se verificar o número de disciplinas que os estudantes de determinada universidade estão cursando por semestre.
Considerando essas informações, julgue o item seguinte.
Sabendo-se que a variância amostral dos dados é igual a 2,
conclui-se que o coeficiente de variação é maior que 50%.
Acerca de uma variável aleatória X com distribuição normal, com média μ e variância σ2 ,avalie as afirmativas a seguir.
I. Se m é a mediana de X então m = μ
II. A probabilidade de que X seja maior do que μ + 0,1σ é maior do que 0,5.
III. A variável Z = (X - μ)/ σ tem distribuição normal com média 0 e variância 1.
Está correto o que se afirma em
Seja o modelo de séries temporais dado por:
onde ut é independente e igualmente distribuído com média zero e variância 
. Suponha que 
Se Z3 = 30, encontre a melhor previsão para Z5 utilizando o critério do Erro Médio Quadrático.
23; 34; 30; 22; 34; 53; 34; 28; 30; 22
A soma dos valores da média, da moda e da mediana desses dados é igual a
• Média = 5 • Variância = 25 • Soma dos desvios absolutos em relação à média = 10 • Tamanho da amostra = 5
Assim, o coeficiente de variação dessa amostra em termos decimais será igual a
Com base nas tabelas de frequência A e B apresentadas anteriormente, julgue o item a seguir.
Considerando a aproximação das séries A e B para uma
Curva Normal, a probabilidade de os valores de ambas as
distribuições estarem entre aproximadamente dois
desvios-padrão de suas respectivas médias é de 95%.
Se a estimativa do desvio padrão amostral do processo em tela for igual a 0,05, então a capacidade do processo será inferior a 9.
As previsões de demanda nos meses 6 e 12 são, respectivamente:
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A variância amostral da variável dependente é inferior a 12.
Considerando que ŷk denote o valor ajustado — pelo método de mínimos quadrados ordinários — da variável resposta yk de um modelo de regressão linear múltipla na forma yk = β0 + β1x1,k + β2x2,k + εk , para k ∈ {1, … ,10}; que, nesse modelo, {ε1, ..., ε10} seja um conjunto de erros aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a σ2 ; e que cada resíduo produzido pelo ajuste seja escrito como rk = yk - ŷk , julgue o próximo item.
A estatística 
é uma estatística
qui-quadrado que permite avaliar a falta de ajuste
(lack-of-fit) do modelo ajustado.
Considerando que ŷk denote o valor ajustado — pelo método de mínimos quadrados ordinários — da variável resposta yk de um modelo de regressão linear múltipla na forma yk = β0 + β1x1,k + β2x2,k + εk , para k ∈ {1, … ,10}; que, nesse modelo, {ε1, ..., ε10} seja um conjunto de erros aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a σ2 ; e que cada resíduo produzido pelo ajuste seja escrito como rk = yk - ŷk , julgue o próximo item.
Os valores da sequência r1 ,…,r10 são mutuamente
independentes.
Considerando que uma amostra aleatória simples U1 ,…,Un seja retirada de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], em que n é número ímpar, e considerando que Ūn denote a média amostral e Ũn represente a mediana amostral, julgue o item a seguir.
12n (Ūn - 0,5) converge para uma distribuição normal padrão.
Considerando que uma amostra aleatória simples U1 ,…,Un seja retirada de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], em que n é número ímpar, e considerando que Ūn denote a média amostral e Ũn represente a mediana amostral, julgue o item a seguir.
Para todo n suficientemente grande, Var[Ũn] > Var[Ūn].
Considerando que uma amostra aleatória simples U1 ,…,Un seja retirada de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], em que n é número ímpar, e considerando que Ūn denote a média amostral e Ũn represente a mediana amostral, julgue o item a seguir.
E[Ũn] = 0,5
Com respeito ao conjunto de dados {0, 0, 1, 1, 1, 3}, julgue o item que se segue.
O coeficiente de variação é igual ou superior a 1,2.
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