Questões de Concurso
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Q1929199
Estatística
Suponha X = (X1, X2, X3, X4)t uma distribuição normal
multivariada com matriz de covariância
A variância de X1, X2, X3, X4 é:
A variância de X1, X2, X3, X4 é:
Q1929198
Estatística
Com o objetivo de testar se um treinamento virtual melhoraria
o desempenho de uma determinada tarefa, 5 indivíduos foram
submetidos ao treinamento virtual e comparados com outros
5 indivíduos que não tiveram esse treinamento.
Os indivíduos foram submetidos a uma mesma tarefa repetidas vezes, e seus desempenhos foram mensurados. Posteriormente, os indivíduos foram ordenados conforme mostra a tabela abaixo.
A Posição 1 indica a melhor performance e 10, a pior. O Grupo “T” indica que o indivíduo teve treinamento, e “NT”, que não teve treinamento.
Utilizou-se a Linguagem R para efetuar vários testes.
Entretanto, o resultado para o teste de hipóteses mais adequado é:
Os indivíduos foram submetidos a uma mesma tarefa repetidas vezes, e seus desempenhos foram mensurados. Posteriormente, os indivíduos foram ordenados conforme mostra a tabela abaixo.
A Posição 1 indica a melhor performance e 10, a pior. O Grupo “T” indica que o indivíduo teve treinamento, e “NT”, que não teve treinamento.
Utilizou-se a Linguagem R para efetuar vários testes.
Entretanto, o resultado para o teste de hipóteses mais adequado é:
Q1929197
Estatística
Um estatístico utilizou um modelo de regressão linear simples, Y = β0 + β1X + ε, para fazer predições.
O modelo, com 20 observações, foi bem ajustado, atendendo a todos os pressupostos necessários, e os resultados foram:
; soma dos quadrados dos resíduos, 9; variância
de x, 28 e média de x, 22.
O intervalo bilateral de 95% de confiança para predição quando é, aproximadamente:
O modelo, com 20 observações, foi bem ajustado, atendendo a todos os pressupostos necessários, e os resultados foram:
; soma dos quadrados dos resíduos, 9; variância
de x, 28 e média de x, 22.
O intervalo bilateral de 95% de confiança para predição quando é, aproximadamente:
Q1929196
Estatística
Um experimento de campo para aprimoramento do combate ao
ataque de formigas testou o efeito de um novo modelo de porta-iscas.
O experimento consistiu em espalhar 20 porta-iscas do novo modelo e, após um período de tempo, verificou-se o consumo das iscas em cada um dos recipientes.
Os resultados foram computados do seguinte modo: quando o consumo das iscas foi maior que a mediana histórica do consumo, registrou-se um sinal “+” (positivo), quando menor, um sinal “-” negativo e, se o consumo foi igual ao consumo mediano, o registrado foi um ponto “.”.
Os resultados do experimento foram: 15 positivos, 3 negativos e 2 pontos.
Para auxiliar nos cálculos, segue a tabela que apresenta os valores de 0,515; 0,518 e 0,520 multiplicados por uma constante k:
Utilizando o nível de 5% de significância, a conclusão do teste de hipótese é:
O experimento consistiu em espalhar 20 porta-iscas do novo modelo e, após um período de tempo, verificou-se o consumo das iscas em cada um dos recipientes.
Os resultados foram computados do seguinte modo: quando o consumo das iscas foi maior que a mediana histórica do consumo, registrou-se um sinal “+” (positivo), quando menor, um sinal “-” negativo e, se o consumo foi igual ao consumo mediano, o registrado foi um ponto “.”.
Os resultados do experimento foram: 15 positivos, 3 negativos e 2 pontos.
Para auxiliar nos cálculos, segue a tabela que apresenta os valores de 0,515; 0,518 e 0,520 multiplicados por uma constante k:
Utilizando o nível de 5% de significância, a conclusão do teste de hipótese é:
Q1929195
Estatística
Duas sociedades empresárias, X e Y, produzem o mesmo produto
e têm seus processos de produção sob controle e centrados no
ponto médio da faixa de especificação.
Ambas operam com os limites de tolerâncias de 3 desvios padrões, ou seja, 3 sigmas acima e 3 sigmas abaixo do ponto médio.
Sabe-se que a amplitude da faixa de especificação é 0,21 e que os desvios padrões para as unidades X e Y são, respectivamente, 0,03 e 0,04. Com base na capacidade do processo (Cp), conclui-se que:
Ambas operam com os limites de tolerâncias de 3 desvios padrões, ou seja, 3 sigmas acima e 3 sigmas abaixo do ponto médio.
Sabe-se que a amplitude da faixa de especificação é 0,21 e que os desvios padrões para as unidades X e Y são, respectivamente, 0,03 e 0,04. Com base na capacidade do processo (Cp), conclui-se que:
Q1929194
Estatística
Um estatístico deseja testar se os efeitos de utilizar dois
lubrificantes, de marcas diferentes, no processo de fabricação de
uma indústria, são distintos.
Para isso, ele planeja executar um experimento controlado, aplicando cada marca de lubrificantes em uma amostra de máquinas idênticas, ou seja, a escolha das máquinas não afeta o resultado do teste. As amostras de máquinas para testar cada lubrificante têm o mesmo tamanho.
Desse modo, o estatístico selecionou uma amostra aleatória simples, supondo a população infinita, com distribuição normal, e desvios padrões conhecidos iguais a 1,5 e 1,6.
O número de máquinas selecionadas para testar cada lubrificante, de tal forma que o erro na estimação da diferença entre as médias observadas seja menor que 1, com 95% de confiança, é:
Para isso, ele planeja executar um experimento controlado, aplicando cada marca de lubrificantes em uma amostra de máquinas idênticas, ou seja, a escolha das máquinas não afeta o resultado do teste. As amostras de máquinas para testar cada lubrificante têm o mesmo tamanho.
Desse modo, o estatístico selecionou uma amostra aleatória simples, supondo a população infinita, com distribuição normal, e desvios padrões conhecidos iguais a 1,5 e 1,6.
O número de máquinas selecionadas para testar cada lubrificante, de tal forma que o erro na estimação da diferença entre as médias observadas seja menor que 1, com 95% de confiança, é:
Q1929193
Estatística
Um processo experimental gera vetores com grande quantidade
de observações.
Em uma execução do experimento, são gerados 5 milhões de vetores, cada um de tamanho 1.000.
Para reduzir o espaço de armazenamento de dados, armazena-se apenas a soma, ∑x e a soma dos quadrados, ∑x2 das observações de cada vetor.
Se, para um destes vetores, ∑x = 800 e ∑x2 = 999,64 então o coeficiente de variação é, aproximadamente:
Em uma execução do experimento, são gerados 5 milhões de vetores, cada um de tamanho 1.000.
Para reduzir o espaço de armazenamento de dados, armazena-se apenas a soma, ∑x e a soma dos quadrados, ∑x2 das observações de cada vetor.
Se, para um destes vetores, ∑x = 800 e ∑x2 = 999,64 então o coeficiente de variação é, aproximadamente:
Q1929192
Estatística
Utilizando a Linguagem R tem-se um objeto x como consta a
seguir.
x
## [1] 1 3 4 3 4 <NA>
## Levels: 1 3 4
is.factor(x)
## [1] TRUE
O comando que resulta na soma dos elementos numéricos de x é:
x
## [1] 1 3 4 3 4 <NA>
## Levels: 1 3 4
is.factor(x)
## [1] TRUE
O comando que resulta na soma dos elementos numéricos de x é:
Q1929191
Estatística
Um estatístico deseja selecionar uma amostra aleatória simples,
com reposição, de uma população em que a variância é
conhecida e igual a 40.000.
A amostra precisa atender ao seguinte critério:
A amplitude máxima do intervalo bilateral de 95% de confiança para a média populacional deve ser de 200.
O menor tamanho de amostra que atende à condição descrita acima é:
A amostra precisa atender ao seguinte critério:
A amplitude máxima do intervalo bilateral de 95% de confiança para a média populacional deve ser de 200.
O menor tamanho de amostra que atende à condição descrita acima é:
Q1929190
Estatística
Um arquivo de dados que foi compartilhado com você tem a
extensão “csv”. Esse arquivo está nomeado como “arq.csv” e
está no seu diretório de trabalho.
As quatro primeiras linhas desse arquivo estão apresentadas a seguir.
“1200,00”|”F”|”28”
“1387,00”|”M”|”26”
“3285,00”|”F”|”35”
“2784,00”|”M”|”-“
O símbolo “ – “, que está localizado na linha 4, coluna 3, significa um valor perdido ou “sem resposta”.
O comando mais adequado para a leitura do arquivo é:
As quatro primeiras linhas desse arquivo estão apresentadas a seguir.
“1200,00”|”F”|”28”
“1387,00”|”M”|”26”
“3285,00”|”F”|”35”
“2784,00”|”M”|”-“
O símbolo “ – “, que está localizado na linha 4, coluna 3, significa um valor perdido ou “sem resposta”.
O comando mais adequado para a leitura do arquivo é:
Q1929189
Estatística
A função que representa um fenômeno físico é y = 10+ 4x.
Sabendo-se que x é uma variável aleatória com variância igual a
10, a variância de y é:
Q1929188
Estatística
O gráfico a seguir representa uma série temporal.
Com a finalidade de identificar o modelo, devem ser observadas a função de autocorrelação (FAC) e a função de autocorrelação parcial (FACP) da série com uma diferença que está ilustrada nos gráficos a seguir.
Seja a notação de modelo tipo ARIMA (p, d, q), sendo p, a ordem da parte autorregressiva; d, o grau da diferenciação; e q, a ordem da parte de médias móveis.
O modelo que melhor representa a série temporal é:
Com a finalidade de identificar o modelo, devem ser observadas a função de autocorrelação (FAC) e a função de autocorrelação parcial (FACP) da série com uma diferença que está ilustrada nos gráficos a seguir.
Seja a notação de modelo tipo ARIMA (p, d, q), sendo p, a ordem da parte autorregressiva; d, o grau da diferenciação; e q, a ordem da parte de médias móveis.
O modelo que melhor representa a série temporal é:
Q1929187
Estatística
Sejam os modelos ARIMA(2,0,0) a seguir.
I: zt = 0,4zt-1 + 0,8zt-2 + εt
II: zt = 0,8zt-1 - 0,4zt-2 + εt
III: zt = - 0,4zt-1 + 0,8zt-2 + εt
Sendo (ε1, ε2, ..., εt ) variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, iid, com média zero e variância constante, ou seja, os εt' s, formam uma sequência de ruídos brancos.
A condição de estacionariedade é satisfeita somente no(s) modelo(s):
I: zt = 0,4zt-1 + 0,8zt-2 + εt
II: zt = 0,8zt-1 - 0,4zt-2 + εt
III: zt = - 0,4zt-1 + 0,8zt-2 + εt
Sendo (ε1, ε2, ..., εt ) variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, iid, com média zero e variância constante, ou seja, os εt' s, formam uma sequência de ruídos brancos.
A condição de estacionariedade é satisfeita somente no(s) modelo(s):
Q1929186
Estatística
Um Tribunal de Justiça deseja obter uma amostra de tamanho
3.000 de uma população de 60.000 ações. Esse Tribunal possui
um cadastro em que cada ação está associada, sequencialmente,
a um número (começando com o número 1 e terminando com o
número 60.000).
De posse do referido cadastro e considerando o tamanho da amostra solicitada, o pesquisador utilizou o seguinte procedimento para a seleção da amostra:
1. Determinou o intervalo de seleção da amostra dividindo o total da população pelo tamanho da amostra: 60.000/3.000=20;
2. Elegeu aleatoriamente um número inteiro, entre [1, 20]. Essa foi a primeira ação selecionada;
3. A próxima ação selecionada foi definida pela soma do intervalo de seleção ao número selecionado na etapa 2.
E, assim, sucessivamente, foram determinados os próximos elementos, acrescentando-se ao selecionado anteriormente o intervalo de seleção da amostra.
O número escolhido na etapa de número 2 foi 17; logo, a primeira ação selecionada foi a de número 17; a seguinte, a de número 37, seguida da de número 57, e assim sucessivamente.
O milésimo elemento selecionado nessa amostra foi a ação de número:
De posse do referido cadastro e considerando o tamanho da amostra solicitada, o pesquisador utilizou o seguinte procedimento para a seleção da amostra:
1. Determinou o intervalo de seleção da amostra dividindo o total da população pelo tamanho da amostra: 60.000/3.000=20;
2. Elegeu aleatoriamente um número inteiro, entre [1, 20]. Essa foi a primeira ação selecionada;
3. A próxima ação selecionada foi definida pela soma do intervalo de seleção ao número selecionado na etapa 2.
E, assim, sucessivamente, foram determinados os próximos elementos, acrescentando-se ao selecionado anteriormente o intervalo de seleção da amostra.
O número escolhido na etapa de número 2 foi 17; logo, a primeira ação selecionada foi a de número 17; a seguinte, a de número 37, seguida da de número 57, e assim sucessivamente.
O milésimo elemento selecionado nessa amostra foi a ação de número:
Q1929185
Estatística
A distribuição conjunta dos preços de um determinado
componente eletrônico importado e nacional segue uma
distribuição normal bivariada.
O preço do produto importado segue uma distribuição normal com média R$ 100,00 e desvio padrão R$ 20,00, enquanto o preço do produzido nacional segue uma distribuição normal com média R$ 80,00 e desvio padrão R$ 10,00. A correlação entre os preços do componente eletrônico importado e nacional é 90%.
Selecionou-se uma amostra aleatória de unidades comerciais que oferecem esse produto nas duas versões.
Usando a notação para a distribuição normal N(µ; σ2), sendo µ, a média e σ2 a variância, a distribuição condicional dos preços do produto nacional, sabendo que o preço do produto importado é R$ 105,00, é:
O preço do produto importado segue uma distribuição normal com média R$ 100,00 e desvio padrão R$ 20,00, enquanto o preço do produzido nacional segue uma distribuição normal com média R$ 80,00 e desvio padrão R$ 10,00. A correlação entre os preços do componente eletrônico importado e nacional é 90%.
Selecionou-se uma amostra aleatória de unidades comerciais que oferecem esse produto nas duas versões.
Usando a notação para a distribuição normal N(µ; σ2), sendo µ, a média e σ2 a variância, a distribuição condicional dos preços do produto nacional, sabendo que o preço do produto importado é R$ 105,00, é:
Q1929184
Estatística
Suponha um processo de Bernoulli com probabilidade de sucesso
de cada prova p, sendo p > 0.
Seja X o número de tentativas realizadas até o primeiro sucesso (inclusive).
Se 0 ≤ p ≤ 1, a função geradora de momentos de X é:
Seja X o número de tentativas realizadas até o primeiro sucesso (inclusive).
Se 0 ≤ p ≤ 1, a função geradora de momentos de X é:
Q1929183
Estatística
Sejam x1, x2, ... x10 variáveis aleatórias independentes e
identicamente distribuídas, iid, com a função de densidade de
probabilidade dada por
A probabilidade do máximo de X ser maior do que 0,9 é, aproximadamente:
Utilize 0,910 = 0,35
A probabilidade do máximo de X ser maior do que 0,9 é, aproximadamente:
Utilize 0,910 = 0,35
Q1929182
Estatística
Seja Y uma variável aleatória contínua com função de densidade
de probabilidade
O valor de E (Y|Y > 2) é:
O valor de E (Y|Y > 2) é:
Q1929181
Estatística
Após a cerimônia de posse dos novos servidores aprovados em
um concurso para o TJDFT, os recém-nomeados precisam
realizar um curso de capacitação especializado.
Ao final do curso, os alunos avaliam o curso de forma negativa, se suas expectativas não tiverem sido atendidas, ou de forma positiva, caso contrário.
Os dados estão representados na tabela a seguir.
Com o objetivo de concluir se as avaliações são ou não dependentes do gênero, realizou-se o teste do qui-quadrado.
O valor do x2 observado foi de 6,25.
Utilizando-se um nível de 10% de confiança, é possível concluir que:
Ao final do curso, os alunos avaliam o curso de forma negativa, se suas expectativas não tiverem sido atendidas, ou de forma positiva, caso contrário.
Os dados estão representados na tabela a seguir.
Com o objetivo de concluir se as avaliações são ou não dependentes do gênero, realizou-se o teste do qui-quadrado.
O valor do x2 observado foi de 6,25.
Utilizando-se um nível de 10% de confiança, é possível concluir que:
Q1929180
Estatística
Deseja-se testar a média populacional , sendo as hipóteses: H0:μ = 600 e H1:μ > 600
Suponha que o tamanho da amostra seja n = 100, a variância seja conhecida e igual a σ2 = 400 e a probabilidade de ocorrer o erro do tipo I, 2,5%.
O poder do teste, quando a média, sob a hipótese alternativa, for μ = 608 é, aproximadamente:
Suponha que o tamanho da amostra seja n = 100, a variância seja conhecida e igual a σ2 = 400 e a probabilidade de ocorrer o erro do tipo I, 2,5%.
O poder do teste, quando a média, sob a hipótese alternativa, for μ = 608 é, aproximadamente:
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