Questões de Concurso
Sobre álgebra linear - equações lineares, espaço vetorial e transformações lineares e matrizes em matemática
Foram encontradas 590 questões
Ano: 2012
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TSE
Prova:
CONSULPLAN - 2012 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q223637
Matemática
Considerando a técnica de amostragem aleatória simples, as variáveis contínuas Y e X e o estimador de regressão linear (de Y em X) da média de Y, denotado por 
, analise.
I. O estimador
envolve um termo de correção que depende da estimativa do coeficiente angular da regressão de Y em X.
II. A estimativa da variância do estimador
é alterada pelo sinal (negativo ou positivo) da estimativa do coeficiente de correlação linear entre Y e X.
III. O vício (ou viés) do estimador
é zero, mesmo se o coeficiente de correlação linear entre as variáveis Y e X for diferente de zero.
Assinale
, analise. I. O estimador
envolve um termo de correção que depende da estimativa do coeficiente angular da regressão de Y em X. II. A estimativa da variância do estimador
é alterada pelo sinal (negativo ou positivo) da estimativa do coeficiente de correlação linear entre Y e X. III. O vício (ou viés) do estimador
é zero, mesmo se o coeficiente de correlação linear entre as variáveis Y e X for diferente de zero. Assinale
Ano: 2012
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TSE
Prova:
CONSULPLAN - 2012 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q223629
Matemática
Um grupo de pesquisadores gostaria de estimar o Índice de Massa Corporal (IMC, em kg/m2 ) de um indivíduo por meio de sua medida de circunferência abdominal (CIRC, em cm) e seu sexo (SEXO = 0, se masculino; SEXO = 1, se feminino). De posse de um conjunto de dados contendo essas medidas para uma amostra de indivíduos, o modelo de regressão estimado foi IMC = – 4,00 + 0,24 CIRC – 11,00 SEXO + 0,12 (CIRC x SEXO)
Considere as afirmativas sobre o modelo estimado
I. O IMC médio para um homem com 100 cm de circunferência abdominal é 20,00 kg/m2 .
II. O efeito do aumento de 1 cm na circunferência abdominal é aumentar 0,24 kg/m2 no IMC, em média.
III. Entre mulheres, o efeito do aumento de 1 cm na circunferência abdominal é aumentar 0,36 kg/m2 no IMC, em média.
IV. Entre homens, o efeito do aumento de 1 cm na circunferência abdominal é aumentar 0,24 kg/m2 no IMC, em média.
Assinale
Considere as afirmativas sobre o modelo estimado
I. O IMC médio para um homem com 100 cm de circunferência abdominal é 20,00 kg/m2 .
II. O efeito do aumento de 1 cm na circunferência abdominal é aumentar 0,24 kg/m2 no IMC, em média.
III. Entre mulheres, o efeito do aumento de 1 cm na circunferência abdominal é aumentar 0,36 kg/m2 no IMC, em média.
IV. Entre homens, o efeito do aumento de 1 cm na circunferência abdominal é aumentar 0,24 kg/m2 no IMC, em média.
Assinale
Ano: 2012
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TSE
Prova:
CONSULPLAN - 2012 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q223611
Matemática
Defina X como uma população com um parâmetro de interesse θ. Seja 
uma amostra aleatória simples extraída desta população e seja 
um estimador do parâmetro 
. Analise as seguintes propriedades do estimador 
I. Se E
é um estimador não-tendencioso do parâmetro populacional 
II. Se
é um estimador não tendencioso de um parâmetro 
é consistente se à medida que o tamanho da amostra aumenta a variabilidade do estimador diminui, ou seja, se 
II. S 2 é estimador tendencioso mas consistente da variância da população
, representado por 
Assinale
uma amostra aleatória simples extraída desta população e seja um estimador do parâmetro . Analise as seguintes propriedades do estimador I. Se E
é um estimador não-tendencioso do parâmetro populacional II. Se
é um estimador não tendencioso de um parâmetro é consistente se à medida que o tamanho da amostra aumenta a variabilidade do estimador diminui, ou seja, se II. S 2 é estimador tendencioso mas consistente da variância da população
, representado por Assinale
Ano: 2012
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TSE
Prova:
CONSULPLAN - 2012 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q223598
Matemática
Seja V o vetor [-8, 10]. O módulo de V é
Q486177
Matemática
Com o objetivo de se ajustar aos dados o modelo de regressão linear múltipla dado por: y = α0 + α1x1 + α2x2 + e tomou-se uma amostra de 8 observações que forneceu as seguintes informações:
Soma de quadrados do resíduo = 10
O valor da estatística t para testar a hipótese α2= 1, é
Soma de quadrados do resíduo = 10O valor da estatística t para testar a hipótese α2= 1, é
Ano: 2011
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2011 - Petrobras - Geofísico Júnior - Geologia - 2011 |
Q432167
Matemática
Se u = (1, 2), v = (– 2, 5) e w = (x, y) são vetores de IR2 , então, para que w = 3u - v, x + y deve ser igual a
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AL-CE
Prova:
CESPE - 2011 - AL-CE - Analista Legislativo - Estatística |
Q265897
Matemática
Texto associado
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Se o valor zero for contemplado pelo intervalo de confiança do coeficiente linear, é correto afirmar que o coeficiente ajustado não foi estatisticamente significativo.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AL-CE
Prova:
CESPE - 2011 - AL-CE - Analista Legislativo - Estatística |
Q265896
Matemática
Texto associado
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Uma ferramenta descritiva para avaliação e diagnóstico do modelo é o gráfico de resíduos. Nesse gráfico, os resíduos devem apresentar-se dispostos aleatoriamente em torno do ponto zero.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AL-CE
Prova:
CESPE - 2011 - AL-CE - Analista Legislativo - Estatística |
Q265895
Matemática
Texto associado
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Se a distribuição dos resíduos não for normal e assimétrica, o teste não paramétrico dos sinais será apropriado para testar se a média dos resíduos é igual a 0.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AL-CE
Prova:
CESPE - 2011 - AL-CE - Analista Legislativo - Estatística |
Q265894
Matemática
Texto associado
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Suponha que a estatística t referente ao coeficiente angular do modelo tenha sido superior a 28. Nessa situação, é correto concluir que tal coeficiente é estatisticamente significativo a um nível de significância de 5%.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AL-CE
Prova:
CESPE - 2011 - AL-CE - Analista Legislativo - Estatística |
Q265893
Matemática
Texto associado
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
As variáveis X e Y possuem correlação linear superior a 0,90.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AL-CE
Prova:
CESPE - 2011 - AL-CE - Analista Legislativo - Estatística |
Q265892
Matemática
Texto associado
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
O método de mínimos quadrados ordinários produz estimadores BLUE (best linear unbiased estimator), pois as variâncias desses estimadores são iguais à variância do erro aleatório do modelo.
Ano: 2011
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2011 - Petrobras - Engenheiro de Equipamento Júnior - Elétrica 2011 |
Q237882
Matemática
Uma transformação linear T : ℜ6 → ℜ5 , não nula, é tal que a dimensão de seu núcleo, Ker(T), é maior do que 4.
Diante de tais informações, conclui-se que a dimensão do conjunto imagem Im(T) é igual a
Diante de tais informações, conclui-se que a dimensão do conjunto imagem Im(T) é igual a
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EBC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2011 - EBC - Analista - Estatística |
Q224302
Matemática
Texto associado
A figura A acima mostra a relação entre o crescimento do
rendimento e a variação no IDH de não rendimento (que retira a
dimensão renda per capita), enquanto a figura B ilustra a relação do
IDH com a dimensão medida de liberdade política, em que as linhas
internas grossas indicam as médias das variáveis. A figura B indica
o percentual de países que se encontram em cada quadrante
formado por essas linhas. Com base nessas informações, julgue o
item de subsequente.
A figura A acima mostra a relação entre o crescimento do
rendimento e a variação no IDH de não rendimento (que retira a
dimensão renda per capita), enquanto a figura B ilustra a relação do
IDH com a dimensão medida de liberdade política, em que as linhas
internas grossas indicam as médias das variáveis. A figura B indica
o percentual de países que se encontram em cada quadrante
formado por essas linhas. Com base nessas informações, julgue o
item de subsequente.
Observa-se uma fraca correlação entre os níveis de rendimento e os níveis de saúde e educação considerados no IDH.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EBC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2011 - EBC - Analista - Estatística |
Q224295
Matemática
Texto associado
Os gráficos acima mostram a relação entre o PIB per capita de 100
municípios (x) e as vendas mensais (y) dos jornais A, B e C nos
municípios correspondentes. Cada gráfico apresenta uma reta de
regressão linear simples ajustada pelo método de mínimos
quadrados ordinários e seu coeficiente de explicação (R2). Com
base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
Os gráficos acima mostram a relação entre o PIB per capita de 100
municípios (x) e as vendas mensais (y) dos jornais A, B e C nos
municípios correspondentes. Cada gráfico apresenta uma reta de
regressão linear simples ajustada pelo método de mínimos
quadrados ordinários e seu coeficiente de explicação (R2). Com
base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
Comparando-se os jornais A e B, os anunciantes que atuam em municípios de baixa renda per capita devem escolher o jornal A para publicar seus anúncios e propagandas.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EBC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2011 - EBC - Analista - Estatística |
Q224294
Matemática
Texto associado
Os gráficos acima mostram a relação entre o PIB per capita de 100
municípios (x) e as vendas mensais (y) dos jornais A, B e C nos
municípios correspondentes. Cada gráfico apresenta uma reta de
regressão linear simples ajustada pelo método de mínimos
quadrados ordinários e seu coeficiente de explicação (R2). Com
base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
Os gráficos acima mostram a relação entre o PIB per capita de 100
municípios (x) e as vendas mensais (y) dos jornais A, B e C nos
municípios correspondentes. Cada gráfico apresenta uma reta de
regressão linear simples ajustada pelo método de mínimos
quadrados ordinários e seu coeficiente de explicação (R2). Com
base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
Pelo modelo de regressão linear simples, estima-se que, em municípios com PIB per capita de R$ 40.000, o jornal B vende, em média, uma quantidade inferior a 10.000 unidades.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EBC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2011 - EBC - Analista - Estatística |
Q224293
Matemática
Texto associado
Os gráficos acima mostram a relação entre o PIB per capita de 100
municípios (x) e as vendas mensais (y) dos jornais A, B e C nos
municípios correspondentes. Cada gráfico apresenta uma reta de
regressão linear simples ajustada pelo método de mínimos
quadrados ordinários e seu coeficiente de explicação (R2). Com
base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
Os gráficos acima mostram a relação entre o PIB per capita de 100
municípios (x) e as vendas mensais (y) dos jornais A, B e C nos
municípios correspondentes. Cada gráfico apresenta uma reta de
regressão linear simples ajustada pelo método de mínimos
quadrados ordinários e seu coeficiente de explicação (R2). Com
base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
A forte correlação observada entre a variável PIB per capita e a quantidade vendida do jornal A permitem — e são suficientes para — se estabelecer relações sistêmicas de causa e efeito.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EBC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2011 - EBC - Analista - Estatística |
Q224287
Matemática
Texto associado
Considere que um indicador de acessos — Z(t) — a determinado
portal da Internet no dia t siga um processo na forma
Z(t) = 0,8 Z(t – 1) + a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; a(t) é um ruído
branco gaussiano e Z(0) ~ N(0, 1). Com base nessas informações,
julgue o item que se segue.
portal da Internet no dia t siga um processo na forma
Z(t) = 0,8 Z(t – 1) + a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; a(t) é um ruído
branco gaussiano e Z(0) ~ N(0, 1). Com base nessas informações,
julgue o item que se segue.
Tal processo corresponde a um modelo autorregressivo de ordem 0,8.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EBC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2011 - EBC - Analista - Estatística |
Q224285
Matemática
Texto associado
Considere que um indicador de acessos — Z(t) — a determinado
portal da Internet no dia t siga um processo na forma
Z(t) = 0,8 Z(t – 1) + a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; a(t) é um ruído
branco gaussiano e Z(0) ~ N(0, 1). Com base nessas informações,
julgue o item que se segue.
portal da Internet no dia t siga um processo na forma
Z(t) = 0,8 Z(t – 1) + a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; a(t) é um ruído
branco gaussiano e Z(0) ~ N(0, 1). Com base nessas informações,
julgue o item que se segue.
Tal modelo é um caso particular do modelo de filtro linear com entrada a(t), saída Z(t) e função de transferência Y(B), ou, equivalentemente, Z(t) = Y(B)a(t), em que Y(B) = 1 + 0,8 B + 0,82 B2 + 0,83 B3 +..., e B é o operador de translação para o passado tal que BZ(t) = Z(t – 1).
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EBC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2011 - EBC - Analista - Estatística |
Q224284
Matemática
Texto associado
Considere que um indicador de acessos — Z(t) — a determinado
portal da Internet no dia t siga um processo na forma
Z(t) = 0,8 Z(t – 1) + a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; a(t) é um ruído
branco gaussiano e Z(0) ~ N(0, 1). Com base nessas informações,
julgue o item que se segue.
portal da Internet no dia t siga um processo na forma
Z(t) = 0,8 Z(t – 1) + a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; a(t) é um ruído
branco gaussiano e Z(0) ~ N(0, 1). Com base nessas informações,
julgue o item que se segue.
O gráfico a seguir representa corretamente a função de autocorrelação do processo Z(t).
Conheça nossos planos