Questões de Concurso
Sobre álgebra linear - equações lineares, espaço vetorial e transformações lineares e matrizes em matemática
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Se F:ℜ 2-ℜ2 é o campo vetorial definido por F (x,y) = (2x + 2y2 , 3y2 + 4xy + 1) e α [a,b] ℜ2 é uma curva simples e diferenciável, tal que a(a) = (0,0), a(b) = (3,4), cujo traço é indicado na figura acima, então o valor da integral de linha do campo vetorial F sobre a curva a, dada por ∫F(α(t))α`(t)dt=∫ab2x+2y2)dx+(3y2+4xy+1)dy é

Aplicando a transformação
a todos os pontos da circunferência da figura, obtém-se como imagem
referente a um determinado ramo de atividade.
representa o salário anual de um empregado
é o número de anos de experiência do empregado i e ei é o erro aleatório com as respectivas hipóteses da correspondente regressão (a, ß e γ são parâmetros desconhecidos). Com relação a este modelo, dado que
se o empregado i for homem e
se o empregado i for mulher, pode-se afirmar que
de uma certa população, em que:I.
é variável dependente, II.
são as variáveis explicativas, III. a, ß e γ são parâmetros desconhecidos,
IV.
o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear múltipla, V. i é a i-ésima observação,
VI. n é o número de observações.
Considere que n = 20 e que as estimativas de a, ß e γ foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados. O valor da estatística F (F calculado) utilizado para testar a existência da regressão, a um determinado nível de significância apresentou um valor igual a 31,5. O poder de explicação deste modelo (R2), definido como sendo o resultado da divisão da respectiva variação explicada pela variação total, é igual a
em que: I.
é uma variável aleatória e representa o valor da variável dependente na i-ésima observação. II.
é o valor da variável explicativa na i-ésima observação. III.
é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples. IV. ß é o parâmetro do modelo, cuja estimativa foi obtida pelo método dos mínimos quadrados.

Utilizando a equação da reta encontrada pelo método dos mínimos quadrados, obtém-se que o valor de Y, quando X for igual a 50, é
um vetor de variáveis aleatórias e seja
sua matriz de covariâncias. Seja λ a primeira componente principal da matriz ∑ . Sabendo que a proporção da variância total de X que é explicada por λ é
o valor de x é I. Um dispositivo útil quando se quer verificar a associação entre duas variáveis quantitativas é o gráfico de dispersão entre essas duas variáveis.
II. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa que depende da unidade de medida da variável que está sendo analisada.
III. Dentre as medidas de posição central, a média é considerada uma medida robusta pelo fato de não ser afetada por valores aberrantes.
IV. Se o coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis for igual a zero, não haverá associação linear entre elas, implicando a ausência de qualquer outro tipo de associação.
Está correto o que se afirma APENAS em
