Questões de Concurso
Sobre estatística descritiva (análise exploratória de dados) em estatística
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Para esse conjunto de informações, sobre o número de queimadas, considere as proposições.
I. O valor da média é maior que o valor da mediana. II. O valor da mediana é maior que o valor da moda. III. O valor da moda é maior que o valor da média. IV. A moda do número de queimadas é 26. V. A mediana do número de queimadas é 19.
Assinale a alternativa correta.
Considere duas séries ou dois vetores n dimensionais:
y(y1 , y2 , … yn ) e x(x1 , x2 , … xn ).
Assim, um coeficiente de correlação de Pearson é igual:
com
variância conhecida. A estatística da
razão de verossimilhança para testar
valores específicos de μ é dada por 
.
Nesse caso, é correto afirmar que
)) mede, em média, quão
perto um estimador 
chega ao valor
real do parâmetro 
. Diante do exposto,
é correto afirmar que
, 
e variância 
é um número
positivo. Considere os estimadores 
para a
média 
. Então, considerando-se
as variâncias de 
e de 
, é correto
afirmar que
du,
então, Y=F(X), em que F é a função de distribuição acumulada de uma variável aleatória com
distribuição normal padrão. Com essas informações, é correto afirmar que 
Sendo Mk representante do k-ésimo momento em torno da média amostral, considerando uma variável X, é correto afirmar que
Nesse caso, quais são o número médio, a mediana e a moda de pés de alface vendidos por dia?
55; 45; 60; 58; 52; 56; 43; 59; 47.
Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta as principais medidas descritivas de dispersão.
e .
Assuma que a variável gastos semanais
com alimentação na cidade pesquisada
tem distribuição de frequências em forma
de sino (simétrica em torno da média)
e assinale a alternativa que apresenta
o desvio-padrão e a porcentagem das
residências que se espera que seus
gastos estejam nos intervalos 
,
(aproximadamente)
Para um estudo com o objetivo de previsão, optou-se pela utilização do modelo de regressão linear múltipla Yi = α + β1 X1i + β2 X2i + … + βk Xki + ui, i = 1, 2, …, n.
Tem-se que:
I. Y é a variável dependente,
II. X1 , X2 , …, Xk são as variáveis explicativas,
III. α, β1 , β2 , …, βK são os parâmetros desconhecidos do modelo com as respectivas estimativas obtidas pelo método dos mínimos quadrados,
IV. u é o erro aleatório,
V. i corresponde a i-ésima observação, n é o número de observações e k o número de variáveis explicativas.
Se foi detectado neste modelo um problema de multicolinearidade, então
Uma população é formada pelo número de peças vendidas de um produto por uma indústria durante os 10 primeiros meses de um determinado ano e pode ser visualizada pela tabela a seguir. Esta tabela também fornece as informações dos respectivos valores do número de peças vendidas elevados ao quadrado.
Com relação aos dados desta tabela, o valor da soma da média aritmética (número de peças vendidas por mês) com a moda e com a mediana supera o valor do respectivo desvio padrão em
Com base em uma amostra aleatória de empresas do setor de comércio de um município, obteve-se informações sobre o faturamento mensal (em R$ mil, representado por X) e o total pago em impostos municipais (em R$ mil, representado por Y), sendo obtidas as estatísticas abaixo:
sxy = 5.120
sx = 320
sy = 22
Em que sx é o desvio padrão amostral de X, sy é o desvio padrão amostral de Y e sxy é a covariância
amostral de X e Y. Ao ajustar um modelo de regressão linear simples, aplicando o estimador de
mínimos quadrados ordinários, em que X é a variável independente (explicativa) e Y é a variável
dependente (explicada), estima-se que o aumento de R$ 1 no faturamento de uma empresa do setor
do comércio está associado a um aumento de quantos reais na arrecadação municipal, ou seja, qual
é a estimativa do coeficiente que multiplica X no modelo de regressão?
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