Questões de Concurso Para bancária

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Q2881595 Português

SINGRANDO OS ARES

01 Esta vida airada de saltimbanco das letras ainda me mata.

02 Quando comecei a perpetrar meus livros, os escritores apenas escreviam. Hoje - é o que penso resignadamente, enquanto

03 afivelo o cinto e observo os letreiros de "não fumar" -, há períodos em que o escritor trabalha como funcionário do

04 departamento de vendas da editora e, nesse esforçado mister, às vezes viaja tanto que volta e meia, ao despertar num aposento

05 estranho, leva um certo tempo para descobrir em que cidade está. E eis-me de volta a um avião.

06 Nada como este avião, para lembrar como sou antigo. Tenho a impressão de que, se contasse o que eram as viagens de avião

07 dos velhos tempos, ia ser tido na conta de mentiroso. Escolha de menus na classe econômica, talheres de metal, pratos de

08 louça, refeições quentinhas, precedidas por aperitivos e acompanhadas por vinhos [...].

09 Ninguém pensava em problemas de segurança, não havia a revista e a inspeção a que hoje os passageiros têm de submeter-se.

10 Lembro com um arrepio o dia em que, por eu me encaixar à perfeição num tal perfil do terrorista que algum órgão de

11 segurança americano criou, quiseram me levar em cana em Chicago e quase levam mesmo, tendo os orixás me salvado pelo

12 gongo. E, desse tempo para cá, as coisas só fizeram piorar. Inevitável avaliar as pessoas que embarcaram comigo.

13 O de bigodinho que acaba de se sentar parece um pouco nervoso. Terá inserido em si um supositório explosivo, como agora

14 dizem que é a nova onda, em matéria de terrorismo? Quem vê cara não vê supositório. Só saberei, ou não, depois de chegarmos

15 ao destino.

16 Encaixei-me no que cinicamente chamam de poltrona e pressagiei o dia em que os comissários de bordo empregarão pés-de-

17 cabra para socar nos assentos os passageiros mais graudinhos. Isso com certeza será trombeteado como mais um serviço para

18 maior conforto do passageiro. Não há por que duvidar dessa possibilidade, pois é o mesmo tipo de argumento que vi faz pouco,

19 num comercial de tevê ou num anúncio de revista. Uma empresa agora não dá mais nada aos passageiros, com a possível

20 exceção de um copo de água de torneira. O resto é vendido, mas ela se gaba disso, enquanto anuncia um cardápio baratinho,

21 para os que tiverem uma queda de curva glicêmica durante o voo e precisarem comer alguma coisa. O que antes era incluído

22 no preço agora é cobrado à parte e isso é qualificado como vantagem para o passageiro.

23 Mas talvez a situação no Brasil não seja tão ruim. Já li sobre diversas novidades em matéria de viagem aérea que espero que

24 não sejam adotadas aqui. Uma delas é a cobrança pelo uso do banheiro do avião. Fico imaginando um passageiro sem um

25 vintém no bolso e sem cartão de crédito. Se o problema for xixi, menos mal, talvez. Pode dar para pedir aos demais que olhem

26 para o outro lado, enquanto a questão é resolvida da melhor forma viável, a necessidade é a mãe da invenção. Em casos mais

27 graves, quero crer que, movidos não tanto pela solidariedade quanto pelo instinto de sobrevivência, os passageiros nas

28 proximidades da vítima da infausta premência farão uma vaquinha para pagar o banheiro dela. Nada que, com boa vontade,

29 não possa ser resolvido e, como sempre, o mercado encontrará soluções.

30 Em outro exemplo, a companhia aérea cobra dobrado, se o traseiro do passageiro ultrapassa determinadas proporções. Isso

31 provavelmente é divulgado como um serviço espontâneo em prol da saúde pública, por incentivar a manutenção de um corpo

32 esbelto, sem enxúndias que façam mal ao organismo e ao bolso. No início, acredito que os gordinhos terão os fundilhos

33 medidos por funcionários especializados ou por nadegômetros eletrônicos, mas logo essa tarefa, por acarretar custos quiçá

34 onerosos, será repassada ao consumidor, que, ao comprar a passagem, terá de informar suas medidas posteriores, aceitando ter

35 de tomá-las novamente no check-in, nos casos em que houver a suspeita de que as declaradas não correspondam à realidade.

36 Não existe razão para crer que as mudanças vão parar aí. Não haverá de ser tão impossível assim que, ao menos em viagens

37 curtas como as entre o Rio e São Paulo, passem a ser aceitos passageiros em pé, como nos ônibus e trens urbanos. A preços

38 baixos, essas viagens talvez tivessem uma freguesia apreciável.

39 Quem sabe se, para quem more em Congonhas e se veja surpreendido em Guarulhos pela Mãe de Todos os Engarrafamentos,

40 não seria uma opção prática para voltar para casa antes da meia-noite. Mas chega de mau humor e caturrice, o avião já

41 aterrissou. Ligeiro sobressalto, depois que um comissário fez um pequeno discurso sobre a limpeza da aeronave para os

42 próximos passageiros. Seremos solicitados a realizar essa tarefa? Não, ainda não chegamos lá. Mas, dentro em breve, acho que

43 podemos esperar que nos cobrem uma porcentagem do valor do bilhete como taxa de faxina - mais um serviço de nossa

44 companhia aérea favorita.

RIBEIRO, João Ubaldo. Singrando os ares. O Globo, Domingo, 25 out. 2009.

Faça a correspondência entre a coluna da direita e a da esquerda, relacionando as palavras que expressam mais adequadamente o sentido do texto.


(1)Airada (e. 1)

(2)Perpetrar (e. 2)

(3)Infausta (e. 28)

(4)Enxúndias (e. 32)


( ) Infeliz

( ) Leviana

( ) Gorduras

( ) Cometer


Assinale a alternativa com a sequência CORRETA.

Alternativas
Q537315 Estatística

O contador de uma microempresa registra a despesa mensal em uma planilha. Em uma série de registros, foram anotadas as despesas relativas a um intervalo sequencial de 25 meses. Para avaliar a estabilidade e capacidade do processo de controle das despesas, foi feito estudo no qual foram utilizadas ferramentas para análise padrão de qualidade. Caso as despesas excedam a 13,5 mil reais, haverá problemas no balanço contábil da empresa. Com os dados obtidos, e utilizando um software apropriado, o contador construiu os gráficos mostrados a seguir.


Com base nas informações fornecidas acima, julgue o próximo item.

A medida utilizada para calcular a estimativa do desvio padrão é embasada na média de amplitudes móveis, com janela de 2 observações e multiplicando essa média por uma constante 1/d2.
Alternativas
Q537314 Estatística

O contador de uma microempresa registra a despesa mensal em uma planilha. Em uma série de registros, foram anotadas as despesas relativas a um intervalo sequencial de 25 meses. Para avaliar a estabilidade e capacidade do processo de controle das despesas, foi feito estudo no qual foram utilizadas ferramentas para análise padrão de qualidade. Caso as despesas excedam a 13,5 mil reais, haverá problemas no balanço contábil da empresa. Com os dados obtidos, e utilizando um software apropriado, o contador construiu os gráficos mostrados a seguir.


Com base nas informações fornecidas acima, julgue o próximo item.

Verifica-se que o limite de capacidade superior unilateral não supera 0,5, enfatizando que o problema é grave.
Alternativas
Q537313 Estatística

O contador de uma microempresa registra a despesa mensal em uma planilha. Em uma série de registros, foram anotadas as despesas relativas a um intervalo sequencial de 25 meses. Para avaliar a estabilidade e capacidade do processo de controle das despesas, foi feito estudo no qual foram utilizadas ferramentas para análise padrão de qualidade. Caso as despesas excedam a 13,5 mil reais, haverá problemas no balanço contábil da empresa. Com os dados obtidos, e utilizando um software apropriado, o contador construiu os gráficos mostrados a seguir.


Com base nas informações fornecidas acima, julgue o próximo item.

O processo das despesas nos dois últimos anos demonstra estabilidade e controle estatístico. Entretanto, a capacidade do processo não é grande o suficiente para a empresa manter as despesas nos níveis seguros, que minimizam problemas com o balanço contábil.
Alternativas
Q537312 Estatística

O contador de uma microempresa registra a despesa mensal em uma planilha. Em uma série de registros, foram anotadas as despesas relativas a um intervalo sequencial de 25 meses. Para avaliar a estabilidade e capacidade do processo de controle das despesas, foi feito estudo no qual foram utilizadas ferramentas para análise padrão de qualidade. Caso as despesas excedam a 13,5 mil reais, haverá problemas no balanço contábil da empresa. Com os dados obtidos, e utilizando um software apropriado, o contador construiu os gráficos mostrados a seguir.


Com base nas informações fornecidas acima, julgue o próximo item.

Observando as 10 últimas medidas de despesas, é correto concluir que houve um aumento nos gastos da empresa, e que uma ação de redução de despesas deve ser promovida pelos seus gestores.
Alternativas
Q537311 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
Considerando que o sobrescrito T representa a transposta de uma matriz,a matriz de projeção H = X(XT X)-1 XT é simétrica, mas não é uma matriz idempotente.
Alternativas
Q537310 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
No teste-t para os coeficientes estimados, assume-se como hipótese nula H0 : β = 0, onde a estatística do teste pode ser comparada com a distribuição F com 1 e 28 graus de liberdade.
Alternativas
Q537309 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
A distância de Cook permite identificar heterocedasticidade nos resíduos. Nesse caso, é necessário transformar dados ou utilizar outro método de regressão, como regressão ponderada, modelos lineares generalizados, entre outros.
Alternativas
Q537308 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
Para cada dia de atraso, é esperado um valor de juros adicional de 2,19 reais.
Alternativas
Q537307 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
É esperado que os resíduos sejam simétricos e mesocúrticos, se a suposição de normalidade for plausível.
Alternativas
Q537306 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
A soma de quadrados da regressão é maior que 1.000.
Alternativas
Q537305 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
Os gráficos projetados nas margens do diagrama de dispersão são chamados de desenho esquemático ou boxplot, que resume graficamente a tendência central e a dispersão dos dados, sendo construído utilizando-se mínimo, máximo, média e quartis.
Alternativas
Q537304 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
O teste de Ljung-box tem o objetivo de avaliar valores de resíduos de grandeza atípica. Valores-p muito baixos em um determinado atraso (lag) sugerem um possível padrão residual de autocorrelação residual.
Alternativas
Q537303 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
O critério de informação de Akaike (AIC) deve ser utilizado para selecionar o modelo que melhor se ajusta à série. Assim como o máximo da função de verossimilhança, deve-se preferir o modelo com o maior AIC.
Alternativas
Q537302 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.

Utilizando o operador translação definido como BXt = Xt -1, é correto concluir que um modelo AR(2) deve ser descrito na forma Φ(B)Xt = αt, em que Φ(B) = 1 - Φ1B - Φ2B2 e αt representa um ruído branco.

Alternativas
Q537301 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
É comum denotar o primeiro modelo ajustado como ARIMA(1,0,0), um modelo autorregressivo de primeira ordem, e o segundo como ARIMA(1,0,1), um modelo autorregressivo de segunda ordem.
Alternativas
Q537300 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
Apesar de a primeira operação diferença ter sido aplicada à série de saldo, nota-se que, em torno de 200 dias, existe uma grande variabilidade, o que sugere que uma segunda operação diferença poderia ser aplicada, com o objetivo de melhorar a estacionarieda de da série.
Alternativas
Q537299 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.

Observando o gráfico da série de salário, nota-se que esta sofreu uma operação diferença, definida por Δx1 = x1-x1-1, com o objetivo de torná-la estacionária e garantir que as características da série para Xt+ sejam as mesmas para X1, que é a variável aleatória geradora de x1 .


Alternativas
Q537298 Estatística

Com o objetivo de estudar as relações entre características de uma carteira de clientes (salário em R$, saldo médio da conta corrente em R$, tempo de conta aberta no banco em anos e idade do correntista), um analista conduziu uma análise multivariada (análise de componentes principais e análise de agrupamento) e obteve os resultados abaixo, gerados por um software de análise estatística.


matriz de correlação:

                        sdmed           salário          tempo               idade

sdmed     1,00000000   0,93303483   0,6038786   -0,01126878

salário     0,93303483   1,00000000   0,5845924     0,06371626

tempo     0,60387857    0,58459235   1,0000000    0,49093437

idade     -0,01126878    0,06371626   0,4909344    1,00000000


sumário dos componentes principais:


                           comp. 1   comp.  2     comp.   3     comp.   4

desvio

padrão            1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048

proporção da

variância         0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923

proporção

acumulada        0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000


componentes principais:

                    comp.1    comp.2    comp.3    comp.4

sdmed         0,582         0,322       0,145       0,733

salário         0,584         0,271       0,390      -0,659

tempo         0,532        -0,338      -0,767      -0,122

idade          0,196        -0,842        0,488       0,117



A partir das informações e das figuras apresentadas, julgue o item a seguir.

Os autovalores da matriz associada à forma quadrática 3x12 + 2x22 - 2√2x1x2 são 4 e 1.

Alternativas
Q537297 Estatística

Com o objetivo de estudar as relações entre características de uma carteira de clientes (salário em R$, saldo médio da conta corrente em R$, tempo de conta aberta no banco em anos e idade do correntista), um analista conduziu uma análise multivariada (análise de componentes principais e análise de agrupamento) e obteve os resultados abaixo, gerados por um software de análise estatística.


matriz de correlação:

                        sdmed           salário          tempo               idade

sdmed     1,00000000   0,93303483   0,6038786   -0,01126878

salário     0,93303483   1,00000000   0,5845924     0,06371626

tempo     0,60387857    0,58459235   1,0000000    0,49093437

idade     -0,01126878    0,06371626   0,4909344    1,00000000


sumário dos componentes principais:


                           comp. 1   comp.  2     comp.   3     comp.   4

desvio

padrão            1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048

proporção da

variância         0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923

proporção

acumulada        0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000


componentes principais:

                    comp.1    comp.2    comp.3    comp.4

sdmed         0,582         0,322       0,145       0,733

salário         0,584         0,271       0,390      -0,659

tempo         0,532        -0,338      -0,767      -0,122

idade          0,196        -0,842        0,488       0,117



A partir das informações e das figuras apresentadas, julgue o item a seguir.
Considerando uma matriz A simétrica, positiva definida, a sua decomposição espectral pode ser obtida a partir da solução da equação característica |A - λI| = 0, utilizada nesse caso para calcular os autovetores. Os autovalores associados ao problema são determinados a partir da expressão Aei = λiei.
Alternativas
Respostas
15761: B
15762: C
15763: E
15764: C
15765: E
15766: E
15767: C
15768: E
15769: C
15770: C
15771: C
15772: E
15773: C
15774: E
15775: C
15776: E
15777: E
15778: C
15779: C
15780: E