Questões de Concurso Público UFAC 2019 para Estatístico
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Analise as seguintes assertivas:
i. A moda e o desvio padrão são medidas de dispersão,
ii. O desvio médio e a média são medidas de dispersão,
iii. O coeficiente de variação e a variância são medidas de dispersão,
iv. A moda, a média e o desvio padrão são medidas de posição.
Pode-se afirmar que estão corretas:
Um estudo foi desenvolvido com uma espécie de cupuaçu devido a sua importância socioeconômica para região Amazônica. Uma das variáveis estudadas tinha um caráter quantitativo continuo, “Altura de Parte Aérea” – APA, em milímetros (mm). Abaixo dispomos uma amostra das APA de 10 plantas após 45 dias de experimento:
Amostra (mm) : 8; 14; 20; 9, 11; 13; 8; 11; 20;13.
Com base nessas informações amostrais, tem-se o seguinte resumo descritivo:
Valor Mínimo: 8; 1º Quantil: 9,5; Mediana: 12; Média: 12,7; 3º Quantil: 13,7;
Valor Máximo:20; Desvio Padrão: 4,3.
Dessa forma, é correto afirmar que o coeficiente de variação é:
Considere X = { X1,...,Xn} uma amostra aleatória, uma constante k e as seguintes medidas estatísticas descritivas:
• 
a média amostral;
• 
a variância amostral;
•
o coeficiente de variação e 
o desvio padrão.
Se multiplicarmos k por X é correto afirmar que:
Considere X = { X1,...,Xn } uma amostra aleatória. Considerando S2 e S*2 as variâncias amostrais dadas por:
Então, em relação as propriedades da variância amostrais é correto afirmar que:
Considere que duas variáveis Yi e xi se relacionam de acordo com um modelo de regressão linear simples clássico Yi = α + βxi + ei, em que Yi é a variável resposta, xi a variável preditora e ei são os erros supostamente normais, independentes, com média zero e variância constante. Suponha que num determinado experimento foram obtidas amostras de pares (xi ,Yi) . Para estes dados amostrais, tem-se o seguinte quadro da análise de variância na regressão:
Nos estudos que envolvem análise de regressão, sabe-se que a proporção da soma de quadrados total que é “explicada” pela regressão é denominada de coeficiente de determinação, comumente representada por r2. Considerando as informações apresentadas neste enunciado, pode-se dizer que o valor de r2 para os dados em questão é aproximadamente igual a: