Questões de Concurso
Sobre álgebra linear - equações lineares, espaço vetorial e transformações lineares e matrizes em matemática
Foram encontradas 588 questões
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).
Q214313
Matemática
Relativamente a um modelo de regressão linear com heterocedasticidade considere as seguintes afirmações:
I. Os estimadores de mínimos quadrados usuais são viciados.
II. As estimativas das variâncias dos parâmetros permanecem não viciadas.
III. Os estimadores de mínimos quadrados usuais não terão variância mínima.
IV. A análise de resíduos é uma das formas de se detectar a existência de heterocedasticidade.
Dentre as afirmações acima, são verdadeiras APENAS
I. Os estimadores de mínimos quadrados usuais são viciados.
II. As estimativas das variâncias dos parâmetros permanecem não viciadas.
III. Os estimadores de mínimos quadrados usuais não terão variância mínima.
IV. A análise de resíduos é uma das formas de se detectar a existência de heterocedasticidade.
Dentre as afirmações acima, são verdadeiras APENAS
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