Questões de Concurso Público Banco da Amazônia 2006 para Técnico Científico - Área: Estatística
Foram encontradas 120 questões
- no ato da inscrição no programa, fez-se uma classificação preliminar resultante de uma entrevista com o chefe da família;
- equipes visitaram as famílias inscritas para observar e avaliar as condições in loco, confirmando ou alterando a classificação preliminar, obtendo a classificação final.
Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
Entre as 4.000 famílias restantes, que serão classificadas apenas
a partir da entrevista realizada no ato da inscrição no programa,
são esperadas 2.000 famílias de alta prioridade e 1.200 famílias
de média prioridade.
- no ato da inscrição no programa, fez-se uma classificação preliminar resultante de uma entrevista com o chefe da família;
- equipes visitaram as famílias inscritas para observar e avaliar as condições in loco, confirmando ou alterando a classificação preliminar, obtendo a classificação final.
Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
O processo de classificação das famílias segue uma cadeia de
Markov. Os estados da cadeia são os níveis de prioridade e a
matriz de transição de estados é obtida a partir da tabela
apresentada.
- no ato da inscrição no programa, fez-se uma classificação preliminar resultante de uma entrevista com o chefe da família;
- equipes visitaram as famílias inscritas para observar e avaliar as condições in loco, confirmando ou alterando a classificação preliminar, obtendo a classificação final.
Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
Suponha que os três níveis de prioridade, alta, média e baixa,
sejam, respectivamente, transformados para os valores
numéricos 1, 0 e 0. Aplicando-se esta transformação, tanto na
classificação preliminar como na classificação final, a
covariância entre as variáveis resultantes dessa transformação é
maior ou igual que 0,5.
, em que 
são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância 
. A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.
Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
O valor esperado de It
é igual a zero.
, em que são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância . A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
O modelo inicialmente ajustado é conhecido como
ARIMA(1, 1, 1).
, em que são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância . A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
O modelo inicialmente ajustado possui duas
componentes: 
é o termo que representa
a tendência da série temporal e 
representa o erro
aleatório.
, em que são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância . A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
Considere-se que o índice 
assuma o valor 1. Nesse
caso, a evolução desse índice de qualidade de vida
seguiria um passeio aleatório.
, em que são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância . A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
A representação gráfica da função de autocorrelação é
conhecida como periodograma.
, em que são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância . A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
Com 95% de confiança, a autocorrelação amostral no
lag 12 é significativamente diferente de zero, sugerindo
a existência de um padrão sazonal nos resíduos.
, em que são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância . A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
O valor da estatística de Ljung-Box, considerando as
duas primeiras defasagens é menor ou igual a 20.
, em que são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância . A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
Considere-se que a série temporal dos índices de
qualidade de vida desenvolve-se em torno de uma média
constante. Nesse caso, a série é estacionária.
, em que são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância . A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
A função conhecida como autocorrelação inversa é igual
a 
, em que 
é o valor da função de autocorreção
na defasagem h.
, em que são os coeficientes do
modelo, It
é o valor do indicador no mês t, representa o ruído
branco no mês t com média zero e variância . A tabela abaixo
apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados
pelo modelo ajustado.Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.
Considere-se que se dispõe de um valor para 
. Nesse
caso, as previsões para os valores futuros de It
podem ser
obtidas de forma recursiva por meio da equação
.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
Os modelos I e II não são considerados modelos de
regressão linear.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
As variáveis X1i
, X2i
, X3i
, X4i
e X5i
são chamadas variáveis
independentes porque são linearmente independentes.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O coeficiente de determinação do modelo IV — R2
— é
maior ou igual ao coeficiente de determinação do
modelo III.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A estimativa para σ2
fornecida pelo modelo IV é maior
ou igual à estimativa fornecida pelo modelo II.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O critério de informação de Akaike (AIC) é uma medida
para o diagnóstico do modelo, avaliando a adequação do
modelo ajustado.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O valor do critério de informação de Akaike (AIC) diminui à
medida que a estimativa para σ2 diminui.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis
Y e X1 é negativo.
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