Questões de Concurso Público TJ-ES 2011 para Analista Judiciário - Estatística, Específicos
Foram encontradas 12 questões
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-ES
Prova:
CESPE - 2011 - TJ-ES - Analista Judiciário - Estatística - Específicos |
Q104388
Estatística
Texto associado
Com relação aos testes de hipóteses paramétricos, julgue os itens
subsecutivos.
subsecutivos.
A análise de variância (ANOVA), que é generalização do teste t , permite testar se as variâncias de vários grupos diferentes são ou não iguais.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-ES
Prova:
CESPE - 2011 - TJ-ES - Analista Judiciário - Estatística - Específicos |
Q104416
Estatística
Texto associado
Julgue os itens que se seguem, a respeito de análise de dados
discretos.
discretos.
Em uma amostra 
em que 
é ímpar, a mediana é um número inteiro.
em que é ímpar, a mediana é um número inteiro.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-ES
Prova:
CESPE - 2011 - TJ-ES - Analista Judiciário - Estatística - Específicos |
Q104420
Estatística
Texto associado
A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal
(de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de
concentração de
registrados em determinada localidade, julgue
os itens de 40 a 42.
A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal
(de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de
concentração de
registrados em determinada localidade, julgueos itens de 40 a 42.
Suponha que a série sem a componente sazonal tenha sido ajustada por modelos ARIMA, cujos resultados se encontram na tabela abaixo, em que 
representa a estimativa da variância do processo, log-veross é o valor do logaritmo da função de verossimilhança e AIC é o critério de informação de Akaike.
Considerando-se essas informações, é correto afirmar que o modelo sugerido para o ajuste dessa série temporal é o ARIMA(2, 1, 4).
representa a estimativa da variância do processo, log-veross é o valor do logaritmo da função de verossimilhança e AIC é o critério de informação de Akaike.Considerando-se essas informações, é correto afirmar que o modelo sugerido para o ajuste dessa série temporal é o ARIMA(2, 1, 4).
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-ES
Prova:
CESPE - 2011 - TJ-ES - Analista Judiciário - Estatística - Específicos |
Q104421
Estatística
Texto associado
A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal
(de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de
concentração de registrados em determinada localidade, julgue
os itens de 40 a 42.
A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal
(de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de
concentração de
registrados em determinada localidade, julgueos itens de 40 a 42.
O modelo ARMA (p,q ), em que p, q 
6, possibilita ajustar a série temporal original.
6, possibilita ajustar a série temporal original.
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-ES
Prova:
CESPE - 2011 - TJ-ES - Analista Judiciário - Estatística - Específicos |
Q104422
Estatística
Texto associado
A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal
(de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de
concentração de registrados em determinada localidade, julgue
os itens de 40 a 42.
A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal
(de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de
concentração de
registrados em determinada localidade, julgueos itens de 40 a 42.
Considere a seguinte situação hipotética.
Um pesquisador resolveu extrair a tendência da série temporal Y ( t ) sem a componente sazonal, por meio de uma regressão linear simples na forma Y ( t ) = a + bt +e ( t ), em que t = 0 corresponde a jan/59, t = 1 corresponde a fev/59, ..., e t = 468 corresponde a dez/97. Esse pesquisador tomou como série livre de tendências a série dos resíduos, em que Y(t) é a série ajustada pelo modelo de regressão. As séries y( t ) e Y ( t - Y (t) são mostradas nos gráficos abaixo.
Com base nessas informações, é correto afirmar que a regressão linear simples foi um processo eficaz para extrair a tendência da série temporal em questão.
Um pesquisador resolveu extrair a tendência da série temporal Y ( t ) sem a componente sazonal, por meio de uma regressão linear simples na forma Y ( t ) = a + bt +e ( t ), em que t = 0 corresponde a jan/59, t = 1 corresponde a fev/59, ..., e t = 468 corresponde a dez/97. Esse pesquisador tomou como série livre de tendências a série dos resíduos, em que Y(t) é a série ajustada pelo modelo de regressão. As séries y( t ) e Y ( t - Y (t) são mostradas nos gráficos abaixo.
Com base nessas informações, é correto afirmar que a regressão linear simples foi um processo eficaz para extrair a tendência da série temporal em questão.
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