Questões de Concurso Público Prefeitura de Marabá - PA 2019 para Estatístico

Considere um quadrado no plano cartesiano cujos vértices são os pontos (0,0), (0,2), (2,0) e (2,2). Suponha que a probabilidade do evento A, que é uma região contida nesse quadrado, é igual à área de A dividida pela área do quadrado. Considere os seguintes eventos: A₁ = {(x,y); 0 < x < 1,5 e 0 < y < 1,2} e A₂ = {(x,y); 0 < x < 1 e 0 < y < 1,5} Nessas condições, a probabilidade do complementar do evento (A1UA2) é igual a

A função de probabilidade conjunta de duas variáveis aleatórias X e Y é dada por
                                                                X\Y            1              3                                                                   0            0.2           0.3                                                                   1            0.4           0.1
O valor da covariância entre X e Y é igual a

Seja o modelo linear Y_i = α + βX_i + γD_i + ε_i , em que Y_i representa o salário mensal do empregado i em uma grande empresa, X_i o tempo de experiência em anos de i, D_i = 0 se i não possuir curso superior e D_i = 1 se i possuir curso superior. α, β e γ são parâmetros desconhecidos e εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses da correspondente regressão. As estimativas de α, β e γ foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados e todas apresentaram valores maiores que zero. Com relação a este modelo, a função de salário mensal de um empregado com curso superior

Considere duas variáveis, X e Y, com as seguintes características: • ambas seguem distribuições normais padronizadas; • a covariância entre as variáveis é de 0,5. • a regressão linear de Y em função de X: E(y/x) = b + aX. Com respeito aos coeficientes a e b, e do R² do modelo, tem-se que

A partir das definições sobre as três Premissas da Regressão Linear (normalidade, homocedasticidade e independência dos erros), temos as seguintes afirmações: I. Normalidade de erros é satisfeita quando a variação em torno da reta de regressão é constante para todos os valores de X_i. II. Independência de erros é satisfeita quando os erros em torno da reta de regressão são independentes para cada valor de X_i. III. Homocedasticidade é satisfeita quando os erros em torno da reta de regressão são distribuídos de forma normal para cada valor de X_i. Assim, a(s) afirmativa(s) correta(s) é(são)