Questões de Concurso
Sobre estatística para fgv
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Se uma amostra aleatória simples de tamanho n = 225 for obtida, a probabilidade de que o valor da média amostral não se afaste do de μ por mais do que 0,5 é aproximadamente igual a
f(x) = |1 – x|, 0 < x < 2, f(x) = 0, nos demais casos.
O valor esperado de X é igual a
Se a função geradora de momentos de uma variável aleatória X é dada por
mX(t) = λ/(λ - t), para t < λ
então a média de X é igual a
I. A mediana m de uma variável aleatória X é o quantil 0,5. II. A mediana m de uma variável aleatória X é qualquer número que satisfaz P[X ≤ m] ≤ ½ e P[X ≥ m] ≥ ½.
Está correto o que se afirma em
f(x) = kx3 , 0 ≤ x ≤ 1, f(x) = 0, nos demais casos,
sendo k uma constante.
O valor esperado de 3X2 + 1 é igual a
Os valores mínimo e máximo de P[AUB] são, respectivamente,
Para verificar tal condição, uma auditoria realizou um levantamento com uma amostra aleatória simples de 100 beneficiários, apurando uma renda média amostral de R$ 824,00. Sabe-se, por estudos demográficos prévios, que o desvio padrão populacional da renda é de R$ 120,00.
Considerando um nível de significância de 1% para o teste de hipótese unilateral à direita, e sabendo que o valor crítico da distribuição Normal Padrão para este nível é de aproximadamente 2,33, assinale a alternativa que apresenta a conclusão estatística correta e a recomendação coerente a ser dada pela auditoria à comissão.
Sabe-se que a probabilidade de a divergência se situar no intervalo entre a média e um valor positivo k é de aproximadamente 34%.
A probabilidade de a divergência apresentar um valor estritamente superior a 2k é de, aproximadamente,
Selecione a visualização gráfica do tipo Boxplot.
Com relação ao cálculo das medidas de desempenho, analise as afirmativas a seguir.
I. A medida da especificidade (também conhecido por Taxa de verdadeiros negativos) pode ser alcançada através da fórmula: Especificidade = VN / (VN + FP).
II. A medida da sensibilidade (também conhecido por Taxa de verdadeiros positivos ou Recall) pode ser alcançada através da fórmula: Recall = VP / (VP + FN).
III. O valor preditivo positivo (também conhecido como Precisão) pode ser alcançada através da fórmula: Precisão = VN / (VN + FN)
IV. Por fim, O valor preditivo negativo (VPN) pode ser alcançada através da fórmula: VPN = VP / (VP + FP).
Está correto o que se afirma em
O resultado impresso é igual a
I. Os dados figuram como o elemento central. O objetivo é extrair desses toda informação possível para que se possam tomar decisões e antecipar resultados de maneira precisa.
II. Não é campo de conhecimento alheio às outras ciências. Ao contrário, que se trata de uma combinação de instrumentos fornecidos por diversos campos do saber, com destaque para a Estatística e a Ciência da Computação.
III. CD lida exclusivamente com a análise de dados estruturados, como planilhas e bancos de dados SQL, focando apenas em visualizações básicas e relatórios descritivos.
Está correto o que se afirma em
Erro =
´ obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”. A métrica utilizada pelo cientista de dados é:
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:
Com base nas boas práticas de avaliação de modelos de aprendizado de máquina, inclusive em cenários com classes desbalanceadas, analise as afirmativas a seguir, considerando (V) para a(s) afirmativa(s) verdadeira(s) e (F) para a(s) falsa(s).
( ) Na validação cruzada k-fold estratificada, cada partição de treino e teste preserva aproximadamente a mesma proporção de classes do conjunto original, o que contribui para estimativas de desempenho mais estáveis em problemas com desbalanceamento de classes.
( ) Curvas ROC e a métrica AUC-ROC são tipicamente mais informativas do que curvas precision-recall em cenários com classes fortemente desbalanceadas, justamente porque destacam com maior sensibilidade o comportamento do classificador em relação à classe minoritária.
( ) A métrica F1-score corresponde ao dobro do produto entre precisão (precision) e sensibilidade (recall) dividido pela soma de ambos, de modo que valores muito discrepantes entre precisão e recall tendem a produzir um F1-score relativamente baixo.
( ) Ao diminuir o limiar de decisão de um classificador binário (por exemplo, de 0,7 para 0,3), a precisão tende a aumentar, pois mais exemplos positivos são corretamente identificados como tal, ainda que isso geralmente ocorra às custas de uma redução no recall.
A sequência correta é:
Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:
obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”. A métrica utilizada pelo cientista de dados é: