Questões de Concurso Público Telebras 2013 para Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística
Foram encontradas 7 questões
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564552
Estatística
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0
Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0
A tabela acima mostra as quantidades, em milhões de unidades, de linhas de telefones fixos (X) e de celulares (Y), em determinada região do país, de 2003 a 2010. Tendo como referência os dados dessa tabela, julgue o item que se segue.
O diagrama de dispersão de X versus Y é a representação gráfica da distribuição de probabilidade conjunta entre essas variáveis.
X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0
Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0
A tabela acima mostra as quantidades, em milhões de unidades, de linhas de telefones fixos (X) e de celulares (Y), em determinada região do país, de 2003 a 2010. Tendo como referência os dados dessa tabela, julgue o item que se segue.
O diagrama de dispersão de X versus Y é a representação gráfica da distribuição de probabilidade conjunta entre essas variáveis.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564559
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações
computacionais, a transformação de variável é um recurso que
permite resolver problemas de não normalidade e de
heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue
o item seguinte.
A transformação de Box-Müller permite gerar duas distribuições normais independentes, com base em duas distribuições uniformes independentes.
A transformação de Box-Müller permite gerar duas distribuições normais independentes, com base em duas distribuições uniformes independentes.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564562
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.
Considere a transformação Y - √X , em que a variável aleatória X segue a distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nesse caso, é correto afirmar que Y segue a distribuição normal padrão.
Considere a transformação Y - √X , em que a variável aleatória X segue a distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nesse caso, é correto afirmar que Y segue a distribuição normal padrão.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564564
Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral 
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.
De acordo com o teorema limite central, o erro de estimação ε =
- m converge em distribuição para a normal, com média zero e variância 5.
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.De acordo com o teorema limite central, o erro de estimação ε =
- m converge em distribuição para a normal, com média zero e variância 5.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564589
Estatística
O número X de realizações de determinado experimento necessárias para obter o primeiro sucesso segue a distribuição geométrica P(X = k) = p(1 - p)k - 1. Considerando (x1, ..., xn) uma amostra de X, julgue o item subsequente.
Se, após realizadas cinco séries do experimento, cada série tiver terminado com o primeiro sucesso e os números de experimentos, em cada série, tiverem sido 4, 7, 6, 5 e 3, então o estimador de máxima verossimilhança para p é igual a 0,2.
Se, após realizadas cinco séries do experimento, cada série tiver terminado com o primeiro sucesso e os números de experimentos, em cada série, tiverem sido 4, 7, 6, 5 e 3, então o estimador de máxima verossimilhança para p é igual a 0,2.
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