Questões de Concurso Sobre estatística
Foram encontradas 14.212 questões
Q3900024
Estatística
Um dado, com seis faces numeradas de 1 a 6, é viciado, de tal forma que a probabilidade de sair
uma determinada face é proporcional ao seu valor (por exemplo, a face 6 é três vezes mais
provável de sair do que a face 2). Ao lançar o dado e observar a face voltada para cima, qual é a
probabilidade de ter sido obtido o número 6, sabendo-se que a face obtida é par?
Q3900022
Estatística
O comando utilizado no software R para ajustar um modelo de regressão linear simples, com a
variável resposta denotada por y e a variável explicativa por x, sem intercepto, é dado por:
Q3899831
Estatística
Em uma estimação de uma regressão múltipla com 7 variáveis independentes e n = 98, você só
conhece o coeficiente de determinação R2
= 0,91. Utilizando o teste F, calcule o valor da estatística
do teste.
Q3899830
Estatística
Sobre testes de hipóteses e inferência e estimação de parâmetros populacionais, assinale a opção
correta.
Q3899829
Estatística
Sobre testes de hipóteses e inferência e estimação de parâmetros populacionais, assinale a opção
incorreta.
Ano: 2026
Banca:
IDCAP
Órgão:
Prefeitura de Santa Leopoldina - ES
Prova:
IDCAP - 2026 - Prefeitura de Santa Leopoldina - ES - Professor MAMPB - Ensino Fundamental - Ensino Religioso |
Q3898392
Estatística
Em uma análise de tempos de atendimento em uma
agência bancária, foram registrados os seguintes
valores, em minutos: 12, 15, 18, 20, 25. Para avaliar a
dispersão desses dados, deseja-se calcular a amplitude
do conjunto.
Ano: 2026
Banca:
IDCAP
Órgão:
Prefeitura de Santa Leopoldina - ES
Prova:
IDCAP - 2026 - Prefeitura de Santa Leopoldina - ES - Professor MAMPB - Educação Infantil e Ensino Fundamental - Educação Física |
Q3897859
Estatística
Em uma análise de tempos de atendimento em uma
agência bancária, foram registrados os seguintes
valores, em minutos: 12, 15, 18, 20, 25. Para avaliar a
dispersão desses dados, deseja-se calcular a amplitude
do conjunto.
Ano: 2026
Banca:
IDCAP
Órgão:
Prefeitura de Santa Leopoldina - ES
Prova:
IDCAP - 2026 - Prefeitura de Santa Leopoldina - ES - Professor MAMPB - Anos Finais do Ensino Fundamental - Língua Inglesa |
Q3897375
Estatística
Em uma análise de tempos de atendimento em uma
agência bancária, foram registrados os seguintes
valores, em minutos: 12, 15, 18, 20, 25. Para avaliar a
dispersão desses dados, deseja-se calcular a amplitude
do conjunto.
Ano: 2026
Banca:
FEPESE
Órgão:
Polícia Científica - SC
Prova:
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Mecânica/Mecatrônica/Materiais |
Q3896646
Estatística
Em uma linha de montagem de componentes
eletrônicos de alta precisão, sabe-se que a ocorrência
de defeitos microscópicos segue uma distribuição
de Poisson com uma taxa média de 0,2 defeitos por
metro de fita condutora. Durante uma inspeção rotineira, um engenheiro analisa um lote contendo um
segmento contínuo de 10 metros dessa fita.
Qual é a probabilidade aproximada de que esse segmento apresente pelo menos 2 defeitos?
Dado: considere e– 2 ≈ 0,135.
Qual é a probabilidade aproximada de que esse segmento apresente pelo menos 2 defeitos?
Dado: considere e– 2 ≈ 0,135.
Ano: 2026
Banca:
IDCAP
Órgão:
Prefeitura de Santa Leopoldina - ES
Prova:
IDCAP - 2026 - Prefeitura de Santa Leopoldina - ES - Professor MAMPB - Educação Infantil |
Q3895311
Estatística
Em uma análise de tempos de atendimento em uma
agência bancária, foram registrados os seguintes valores, em minutos: 12, 15, 18, 20, 25. Para avaliar a
dispersão desses dados, deseja-se calcular a amplitude
do conjunto.
Ano: 2026
Banca:
FEPESE
Órgão:
Polícia Científica - SC
Provas:
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Medicina Legal
|
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Medicina Veterinária |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Engenharia Civil |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Geologia/Minas |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Informática |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Medicina Legal (Psiquiatrica) |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Mecânica/Mecatrônica/Materiais |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Odontologia |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Ambiental |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Química |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Ciências Aeronáuticas |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Ciências Biológicas |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Ciências Sociais Aplicadas |
FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Áudio e Imagem |
Q3894024
Estatística
Em um laboratório pericial, cada amostra coletada
passa por duas etapas independentes antes de ser liberada para análise: triagem e conferência documental.
Em média:
3% das amostras falham na triagem
(são reprovadas nessa etapa);
2% das amostras falham na conferência documental (são reprovadas nessa etapa);
Considere que as falhas nas duas etapas são independentes.
Qual é a probabilidade de uma amostra ser reprovada em pelo menos uma das duas etapas?
Em média:
3% das amostras falham na triagem
(são reprovadas nessa etapa);
2% das amostras falham na conferência documental (são reprovadas nessa etapa);
Considere que as falhas nas duas etapas são independentes.
Qual é a probabilidade de uma amostra ser reprovada em pelo menos uma das duas etapas?
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística |
Q3889031
Estatística
Texto associado
O modelo de regressão para as duas v.a. quantitativas, X e
Y, se escreve como E(Y|x) = α + βx. Para se determinar os
parâmetros α e β, são feitas n observações xi e yi e, nesse caso, o
modelo pode ser escrito como yi = E(Y|xi) + ei = α + βxi + ei
, em
que i = 1, 2, ..., n, e em que ei é o erro do modelo frente à i-ésima
observação, devendo-se encontrar os valores mais prováveis para
α e β, segundo algum critério, a partir das n observações de pares
de valores de (X, Y).
No caso do critério dos mínimos quadrados, segundo o
qual os valores das incógnitas α e β são determinados de modo a
minimizar a soma dos quadrados dos erros, é necessário, a fim de
encontrar os estimadores para os parâmetros do modelo,
considerar as seguintes hipóteses para as v.a. envolvidas.
1 A variável X é controlada e não está sujeita a variações
aleatórias, ou seja, X é uma variável fixa.
2 Para dado valor x de X, os erros distribuem-se ao redor da
média α + βx com média zero, isto é, E(ei
|x) = 0.
3 Os erros têm a mesma variabilidade em torno dos níveis de X,
ou seja, Var(ei
|x) = σe2
, para todo i = 1, ..., n.
4 Os erros são não correlacionados.
Para verificar se o modelo é adequado aos dados, deve-se
investigar se as suposições feitas para o desenvolvimento do
modelo estão satisfeitas. Para tanto, deve-se fazer a análise dos
resíduos. Uma técnica aplicável é a análise gráfica, que consiste
em plotar os pares (xi
, êi), em que i = 1, ..., n; e êi é a diferença
entre o valor observado yi e o valor previsto pelo modelo. Os
gráficos a seguir ilustram situações típicas.
A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.
O gráfico de resíduos (b) apresenta uma situação em que a hipótese 1 é satisfeita.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística |
Q3889030
Estatística
Texto associado
O modelo de regressão para as duas v.a. quantitativas, X e
Y, se escreve como E(Y|x) = α + βx. Para se determinar os
parâmetros α e β, são feitas n observações xi e yi e, nesse caso, o
modelo pode ser escrito como yi = E(Y|xi) + ei = α + βxi + ei
, em
que i = 1, 2, ..., n, e em que ei é o erro do modelo frente à i-ésima
observação, devendo-se encontrar os valores mais prováveis para
α e β, segundo algum critério, a partir das n observações de pares
de valores de (X, Y).
No caso do critério dos mínimos quadrados, segundo o
qual os valores das incógnitas α e β são determinados de modo a
minimizar a soma dos quadrados dos erros, é necessário, a fim de
encontrar os estimadores para os parâmetros do modelo,
considerar as seguintes hipóteses para as v.a. envolvidas.
1 A variável X é controlada e não está sujeita a variações
aleatórias, ou seja, X é uma variável fixa.
2 Para dado valor x de X, os erros distribuem-se ao redor da
média α + βx com média zero, isto é, E(ei
|x) = 0.
3 Os erros têm a mesma variabilidade em torno dos níveis de X,
ou seja, Var(ei
|x) = σe2
, para todo i = 1, ..., n.
4 Os erros são não correlacionados.
Para verificar se o modelo é adequado aos dados, deve-se
investigar se as suposições feitas para o desenvolvimento do
modelo estão satisfeitas. Para tanto, deve-se fazer a análise dos
resíduos. Uma técnica aplicável é a análise gráfica, que consiste
em plotar os pares (xi
, êi), em que i = 1, ..., n; e êi é a diferença
entre o valor observado yi e o valor previsto pelo modelo. Os
gráficos a seguir ilustram situações típicas.
A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.
O gráfico de resíduos (a) apresenta uma situação em que a hipótese 3 é satisfeita.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística |
Q3889029
Estatística
Texto associado
O modelo de regressão para as duas v.a. quantitativas, X e
Y, se escreve como E(Y|x) = α + βx. Para se determinar os
parâmetros α e β, são feitas n observações xi e yi e, nesse caso, o
modelo pode ser escrito como yi = E(Y|xi) + ei = α + βxi + ei
, em
que i = 1, 2, ..., n, e em que ei é o erro do modelo frente à i-ésima
observação, devendo-se encontrar os valores mais prováveis para
α e β, segundo algum critério, a partir das n observações de pares
de valores de (X, Y).
No caso do critério dos mínimos quadrados, segundo o
qual os valores das incógnitas α e β são determinados de modo a
minimizar a soma dos quadrados dos erros, é necessário, a fim de
encontrar os estimadores para os parâmetros do modelo,
considerar as seguintes hipóteses para as v.a. envolvidas.
1 A variável X é controlada e não está sujeita a variações
aleatórias, ou seja, X é uma variável fixa.
2 Para dado valor x de X, os erros distribuem-se ao redor da
média α + βx com média zero, isto é, E(ei
|x) = 0.
3 Os erros têm a mesma variabilidade em torno dos níveis de X,
ou seja, Var(ei
|x) = σe2
, para todo i = 1, ..., n.
4 Os erros são não correlacionados.
Para verificar se o modelo é adequado aos dados, deve-se
investigar se as suposições feitas para o desenvolvimento do
modelo estão satisfeitas. Para tanto, deve-se fazer a análise dos
resíduos. Uma técnica aplicável é a análise gráfica, que consiste
em plotar os pares (xi
, êi), em que i = 1, ..., n; e êi é a diferença
entre o valor observado yi e o valor previsto pelo modelo. Os
gráficos a seguir ilustram situações típicas.
A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.
Para que a hipótese 2 seja satisfeita, espera-se que o gráfico de resíduos apresente pontos (xi , êi) distribuídos aproximadamente em torno da reta y = α + βx.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística |
Q3889028
Estatística
Texto associado
O modelo de regressão para as duas v.a. quantitativas, X e
Y, se escreve como E(Y|x) = α + βx. Para se determinar os
parâmetros α e β, são feitas n observações xi e yi e, nesse caso, o
modelo pode ser escrito como yi = E(Y|xi) + ei = α + βxi + ei
, em
que i = 1, 2, ..., n, e em que ei é o erro do modelo frente à i-ésima
observação, devendo-se encontrar os valores mais prováveis para
α e β, segundo algum critério, a partir das n observações de pares
de valores de (X, Y).
No caso do critério dos mínimos quadrados, segundo o
qual os valores das incógnitas α e β são determinados de modo a
minimizar a soma dos quadrados dos erros, é necessário, a fim de
encontrar os estimadores para os parâmetros do modelo,
considerar as seguintes hipóteses para as v.a. envolvidas.
1 A variável X é controlada e não está sujeita a variações
aleatórias, ou seja, X é uma variável fixa.
2 Para dado valor x de X, os erros distribuem-se ao redor da
média α + βx com média zero, isto é, E(ei
|x) = 0.
3 Os erros têm a mesma variabilidade em torno dos níveis de X,
ou seja, Var(ei
|x) = σe2
, para todo i = 1, ..., n.
4 Os erros são não correlacionados.
Para verificar se o modelo é adequado aos dados, deve-se
investigar se as suposições feitas para o desenvolvimento do
modelo estão satisfeitas. Para tanto, deve-se fazer a análise dos
resíduos. Uma técnica aplicável é a análise gráfica, que consiste
em plotar os pares (xi
, êi), em que i = 1, ..., n; e êi é a diferença
entre o valor observado yi e o valor previsto pelo modelo. Os
gráficos a seguir ilustram situações típicas.
A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.
No modelo de regressão linear simples estimado pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), a soma dos resíduos é sempre igual a zero.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística |
Q3889027
Estatística
Texto associado
A tabela a seguir apresenta o tempo y, em anos, que cinco clientes levam até decidir trocar de operadora de telefone, bem como sua renda mensal x, em salários mínimos.
Nesse contexto, um modelo de regressão linear na forma E(Y| x) = a + bx é construído para se ajustar aos dados por critério que minimize a soma dos quadrados dos erros.
Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item.
Para um cliente com renda de 7 salários mínimos, o valor absoluto do erro ao se usar o modelo em questão frente ao dado amostral é superior a 2 meses.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística |
Q3889026
Estatística
Texto associado
A tabela a seguir apresenta o tempo y, em anos, que cinco clientes levam até decidir trocar de operadora de telefone, bem como sua renda mensal x, em salários mínimos.
Nesse contexto, um modelo de regressão linear na forma E(Y| x) = a + bx é construído para se ajustar aos dados por critério que minimize a soma dos quadrados dos erros.
Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item.
Segundo o modelo apresentado, um cliente com renda de 8 salários mínimos levará mais de 4 anos e 9 meses para decidir trocar de operadora.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística |
Q3889025
Estatística
Texto associado
A tabela a seguir apresenta o tempo y, em anos, que cinco clientes levam até decidir trocar de operadora de telefone, bem como sua renda mensal x, em salários mínimos.
Nesse contexto, um modelo de regressão linear na forma E(Y| x) = a + bx é construído para se ajustar aos dados por critério que minimize a soma dos quadrados dos erros.
Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item.
Infere-se do modelo apresentado que quanto maior a renda do cliente, menor é o tempo que ele leva até decidir trocar de operadora.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística |
Q3889024
Estatística
Texto associado
A tabela a seguir apresenta o tempo y, em anos, que cinco clientes levam até decidir trocar de operadora de telefone, bem como sua renda mensal x, em salários mínimos.
Nesse contexto, um modelo de regressão linear na forma E(Y| x) = a + bx é construído para se ajustar aos dados por critério que minimize a soma dos quadrados dos erros.
Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item.
No modelo apresentado, o parâmetro b representa o quanto a média da variável que mensura o tempo médio que um cliente leva até decidir trocar de operadora varia para um aumento unitário na variável renda.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística |
Q3889023
Estatística
Texto associado
Um estatístico está planejando uma pesquisa para mensurar a
proporção de motoristas insatisfeitos com o uso do estacionamento
de um grande shopping da cidade, que abre todos os dias às 10 horas
da manhã. O estacionamento tem somente uma entrada e uma saída.
O estatístico sabe que cerca de dez mil motoristas entram no local
diariamente e decide que, escolhido um dia de maior movimento,
utilizará um dos seguintes planos amostrais.
Plano amostral I – Entrevista-se o primeiro motorista que
chega ao estacionamento e, depois dele, entrevista-se sempre o
décimo motorista após o último entrevistado, e assim por diante, até
às 22 horas ou até completar 460 motoristas entrevistados.
Plano amostral II – Selecionam-se aleatoriamente
460 números de uma lista numerada de 1 a 10.000 e entrevistam-se
os motoristas correspondentes aos números selecionados,
descartando-se os números excedentes às 22 h, caso haja.
Plano amostral III – Categorizam-se previamente os
automóveis nas seguintes classes: marca premium (lista
previamente escolhida); veículos grandes (picapes e utilitários),
desde que não sejam de marca premium; e veículos pequenos,
desde que não sejam de marca premium. Entrevistam-se, na saída
do estacionamento, 460 motoristas cujos veículos estão
distribuídos entre essas classes, selecionados aleatoriamente com
base na proporção entre as classes verificada no dia anterior.
Plano amostral IV – Setoriza-se o estacionamento em três
setores: área descoberta, primeiro subsolo e segundo subsolo. Às
18h, selecionam-se aleatoriamente 200 automóveis no primeiro
setor e 130 em cada um dos outros, entrevistando-se os
respectivos motoristas no momento em que deixam o shopping.
Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.
Caso seja usado o plano amostral II, todos os motoristas que entrarem no estacionamento no dia escolhido terão igual probabilidade de serem entrevistados.
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