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Dados:
e-2 = 0,135
e-4 = 0,018
I. Nessa população as proporções de homens e mulheres são iguais.
II. A probabilidade de uma mulher selecionada aceitar participar da pesquisa é de 40%.
III. A probabilidade de um homem selecionado aceitar participar da pesquisa é de 20%.
Nessas condições, a probabilidade de que, na amostra selecionada, no máximo uma pessoa aceite participar da pesquisa é
então, o número médio de trabalhadores por domicílio subtraído do número mediano de trabalhadores por domicílio é igual a I. A análise de regressão múltipla é uma técnica estatística para analisar a relação entre uma única variável independente e várias variáveis dependentes.
II. Uma das medidas de similaridade usadas na Análise de Agrupamentos é a distância de Minkowsky, que tem como caso particular a distância Euclidiana.
III. Na análise discriminante a variável dependente é métrica e a independente é categórica.
IV. Na análise de correlação canônica a ideia básica é resumir a informação de um conjunto de variáveis-resposta em uma combinação linear, sendo que a escolha dos coeficientes dessa combinação é feita tendo como critério a minimização da correlação entre os conjuntos de variáveis respostas.
Está correto o que consta APENAS em
I. Seja X uma variável aleatória normal univariada com média µ1 e variância σ21 e Y uma variável aleatória normal univariada com média µ2 e variância σ22 . Nessas condições, o vetor
tem distribuição normal bivariada.II. Se Σ é a matriz de covariâncias de um determinado vetor aleatório, então Σ é uma matriz positiva definida.
III. A variância total de um vetor aleatório é dada pelo traço de sua matriz de covariâncias.
IV. Se
é a matriz de covariâncias do vetor aleatório X de dimensão (2X1), então a matriz de correlações de X é 
Está correto o que consta APENAS em
1. os parâmetros Φ e θ satisfazem às condições:
< 1 e
< 1 e θ0 é uma constante real. 2. at é o ruído branco de média zero e variância 1.
Considere as seguintes afirmações:
I. O modelo Zt = ΦZt - 1 + at + θ0 Tem média μ dada our μ = 1 - Φ / θ0
II. O modelo Zt = at - θat-1 tem função de autocorrelação dada por f ( k ) =

III. A série Zt = at - θa t-1 t = 1,2,...., é estacionária porque
< 1 IV. A previsão de origem t e horizonte 1 para a série Zt = at - θat - 1 + θ0 t = 2,3, ..... é θ0
Está correto o que consta APENAS em
I. A análise espectral de séries temporais é fundamental em áreas onde o interesse básico é a periodicidade dos dados.
II. Se Zt é um processo de ruído branco de média zero e variância 1, a sua função de densidade espectral é dada por f ( λ ) = 1 / 2π , para 0 < λ < π
III. Um modelo ARIMA(1,1,1) é um modelo com um componente autorregressivo, um componente sazonal e um componente de médias móveis.
IV. As funções de autocorrelação e autocorrelação parcial de um modelo ARMA são primordiais para a identificação do modelo.
Está correto o que consta em
Estrato (i) Tamanho do estrato (Ni ) Variância do estrato ( σ2i )
1 600 20
2 1000 60
3 400 40
Uma amostra aleatória de 600 elementos, estratificada, com reposição, com partilha proporcional aos estratos, foi selecionada dessa população. Seja a variável
onde
, é a média do estrato i. Nessas condições, a variância de
é igual a 1. X representa a variável posição em relação a determinado projeto sindical com 3 respostas possíveis: Favoráveis (F), Desfavoráveis (D) e Indecisos (I).
2. Y representa a variável sexo com 2 respostas possíveis: Homens (H) e Mulheres(M).
Na população dos sindicalizados, tem-se que a proporção de
I. Homens é de 40% e a de Mulheres é de 60%.
II. Favoráveis é de 50%, a de Desfavoráveis é de 40% e a de Indecisos é de 10%.
III. Indecisos entre os Homens é de 20%.
IV. Mulheres entre os Desfavoráveis é de 40%.
Dois sindicalizados foram selecionados aleatoriamente, com reposição, dentre os elementos dessa população. A probabilidade de, nessa amostra, exatamente um ser do sexo feminino (M) e ser favorável (F) à proposta sindical é, em porcentagem, igual a
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,25) = 0,599,   P(Z < 0,80) = 0,84, P(Z < 1) = 0,841, P(Z < 1,96) = 0,975, P(Z < 3,09) = 0,999
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,25) = 0,599,   P(Z < 0,80) = 0,84, P(Z < 1) = 0,841, P(Z < 1,96) = 0,975, P(Z < 3,09) = 0,999
uma variável aleatória com distribuição normal multivariada com vetor de médias
e matriz de covariâncias
. Seja a variável aleatória U = 2X - Y. A probabilidade de U assumir um valor entre 2 e 5, denotada por P(2 < U < 5) é igual a Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,25) = 0,599,   P(Z < 0,80) = 0,84, P(Z < 1) = 0,841, P(Z < 1,96) = 0,975, P(Z < 3,09) = 0,999
, para t < ½ e onde r é parâmetro de X. O valor de r para que X tenha distribuição qui-quadrado com 12 graus de liberdade é dado por
Se e é a base dos logaritmos naturais, tem-se
e-1 = 0,37, e-1,2 = 0,30, e-1,5 = 0,22, e-2 = 0,14.
Se e é a base dos logaritmos naturais, tem-se
e-1 = 0,37, e-1,2 = 0,30, e-1,5 = 0,22, e-2 = 0,14.

Nessas condições, a esperança condicional de Y dado x, denotada por
é igual a