Questões de Concurso
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Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398124
Estatística
Julgue o item, relativo à análise de séries temporais.
Um modelo ARMA(2, 2) não pode ser reduzido à um modelo AR(2) com o operador
= 1 - B.
Um modelo ARMA(2, 2) não pode ser reduzido à um modelo AR(2) com o operador
= 1 - B.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398123
Estatística
Julgue o item, relativo à análise de séries temporais
Se Zt* for o valor de um filtro linear (médias móveis) no instante t e se µt = E(Zt ) for o valor esperado da série no mesmo instante, então E(Zt*) > µt .
Se Zt* for o valor de um filtro linear (médias móveis) no instante t e se µt = E(Zt ) for o valor esperado da série no mesmo instante, então E(Zt*) > µt .
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398122
Estatística
Julgue o item, relativo à análise de séries temporais.
O critério de Akaike para o modelo AR(p) com uma ordem fixa decresce à medida que a quantidade de observações da série aumenta.
O critério de Akaike para o modelo AR(p) com uma ordem fixa decresce à medida que a quantidade de observações da série aumenta.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398121
Estatística
Julgue o item, relativo à análise de séries temporais
O teste de Durbin-Watson em modelos ARMA é um teste de raízes unitárias.
O teste de Durbin-Watson em modelos ARMA é um teste de raízes unitárias.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398120
Estatística
Julgue o item , relativo à análise de séries temporais
Considere que o critério de informação bayesiana (BIC) para um modelo ARMA(p, q) seja definido por , BIC( p,q ) = In
+ ( p + q ) In N/ N, em que N é o número de observações da série, e 
é a estimativa da variância do modelo. Nesse caso, se 
e se BIC ( 1,1 ) = 1/2BIC( K,0 ) = 2/3BIC( 0, w ) então os modelos considerados são, respectivamente, ARMA(1, 1), AR(4) e MA(3).
Considere que o critério de informação bayesiana (BIC) para um modelo ARMA(p, q) seja definido por , BIC( p,q ) = In
+ ( p + q ) In N/ N, em que N é o número de observações da série, e é a estimativa da variância do modelo. Nesse caso, se e se BIC ( 1,1 ) = 1/2BIC( K,0 ) = 2/3BIC( 0, w ) então os modelos considerados são, respectivamente, ARMA(1, 1), AR(4) e MA(3).
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398119
Estatística
Julgue o item a seguir, relativo à análise multivariada.
Considere que, na análise discriminante por meio do escore quadrático, o vetor x seja classificado na população k se
Nesse caso, se existirem apenas 2 populações (g = 2), e se S = S1 = S2, então a expressão de Qk(x) não dependerá de x, mas apenas de
Considere que, na análise discriminante por meio do escore quadrático, o vetor x seja classificado na população k se
Nesse caso, se existirem apenas 2 populações (g = 2), e se S = S1 = S2, então a expressão de Qk(x) não dependerá de x, mas apenas de
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398118
Estatística
Julgue o item a seguir, relativo à análise multivariada.
Na análise discriminante por meio do escore de Fisher, convencionou-se que os dados seguem distribuição normal.
Na análise discriminante por meio do escore de Fisher, convencionou-se que os dados seguem distribuição normal.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398117
Estatística
Julgue o item a seguir, relativo à análise multivariada.
No agrupamento hierárquico, o critério denominado complete-linkage consiste em atualizar as distâncias entre dois grupos recém-agrupados como sendo o valor mínimo entre eles.
No agrupamento hierárquico, o critério denominado complete-linkage consiste em atualizar as distâncias entre dois grupos recém-agrupados como sendo o valor mínimo entre eles.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398116
Estatística
Julgue o item a seguir, relativo à análise multivariada.
No método de agrupamento por k-médias, a probabilidade de que a configuração inicial seja próxima do resultado final do agrupamento é aproximadamente igual a 1.
No método de agrupamento por k-médias, a probabilidade de que a configuração inicial seja próxima do resultado final do agrupamento é aproximadamente igual a 1.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398115
Estatística
Julgue o item a seguir, relativo à análise multivariada.
O vetor (X, Y) tal que X ~ N(µX, σ2 ) e Y ~ N(µY, σ2 ) segue uma distribuição normal bivariada com matriz de variância Σ = σ2 I, em que I é a matriz identidade.
O vetor (X, Y) tal que X ~ N(µX, σ2 ) e Y ~ N(µY, σ2 ) segue uma distribuição normal bivariada com matriz de variância Σ = σ2 I, em que I é a matriz identidade.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398114
Estatística
Julgue o item a seguir, relativo à análise multivariada.
Na análise fatorial, a rotação varimax, que não é ortogonal, tem por objetivo maximizar a variância das cargas fatoriais.
Na análise fatorial, a rotação varimax, que não é ortogonal, tem por objetivo maximizar a variância das cargas fatoriais.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398113
Estatística
No que concerne aos processos estocásticos, julgue o item seguinte.
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji ) for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 forem disjuntos, então cov[N(J1), N(J2)] = 0.
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji ) for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 forem disjuntos, então cov[N(J1), N(J2)] = 0.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398112
Estatística
No que concerne aos processos estocásticos, julgue o item seguinte.
Se, em um processo de Markov em tempo discreto, a matriz de transição for M, e se v for o vetor distribuição estacionária do processo, então vM2 = vM100 .
Se, em um processo de Markov em tempo discreto, a matriz de transição for M, e se v for o vetor distribuição estacionária do processo, então vM2 = vM100 .
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398111
Estatística
No que concerne aos processos estocásticos, julgue o item seguinte.
Em um processo de Poisson com média 1, a probabilidade de não ocorrer nenhum evento até o instante 1 será inferior a 1/ 3 .
Em um processo de Poisson com média 1, a probabilidade de não ocorrer nenhum evento até o instante 1 será inferior a 1/ 3 .
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398110
Estatística
No que concerne aos processos estocásticos, julgue o item seguinte.
Em um processo de Poisson homogêneo N(t), tem-se que limt -0 P(
N(t) – φ 
> ε) > 0, para quaisquer φ > 0 e ε > 0.
Em um processo de Poisson homogêneo N(t), tem-se que limt -0 P(
N(t) – φ > ε) > 0, para quaisquer φ > 0 e ε > 0.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398109
Estatística
No que concerne aos processos estocásticos, julgue o item seguinte.
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji )for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 tiverem amplitudes iguais, então E[N(J1)] > E[N(J2)].
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji )for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 tiverem amplitudes iguais, então E[N(J1)] > E[N(J2)].
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398108
Estatística
Com referência à estatística computacional, julgue o item subsequente.
Uma variável aleatória de Bernoulli pode ser simulada pelo método da inversão da função de probabilidade acumulada.
Uma variável aleatória de Bernoulli pode ser simulada pelo método da inversão da função de probabilidade acumulada.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398107
Estatística
Com referência à estatística computacional, julgue o item subsequente.
Considere que um experimento consista em gerar uma amostra de tamanho n de uma distribuição de média µ e variância σ2 e que, para cada 1.000 amostras de tamanho n, toma-se o quantil de ordem 95% da distribuição da média das amostras. Nesse cenário, se K(n) for o resultado do experimento para amostras de tamanho n, então a distribuição assintótica de K(n)será uma distribuição normal.
Considere que um experimento consista em gerar uma amostra de tamanho n de uma distribuição de média µ e variância σ2 e que, para cada 1.000 amostras de tamanho n, toma-se o quantil de ordem 95% da distribuição da média das amostras. Nesse cenário, se K(n) for o resultado do experimento para amostras de tamanho n, então a distribuição assintótica de K(n)será uma distribuição normal.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398106
Estatística
Com referência à estatística computacional, julgue o item subsequente.
O amostrador de Gibbs é um algoritmo que permite gerar amostras de distribuições multivariadas.
O amostrador de Gibbs é um algoritmo que permite gerar amostras de distribuições multivariadas.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STF
Prova:
CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística |
Q398105
Estatística
Com referência à estatística computacional, julgue o item subsequente.
Se, em uma simulação de Monte Carlo, for gerado um par de valores ( X, Y ) de uma distribuição uniforme em [–1, 1], e, após m simulações, for calculada a proporção de pares tais que X2 + Y2 ≤1, então essa proporção tenderá a π , quando m →∞
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Se, em uma simulação de Monte Carlo, for gerado um par de valores ( X, Y ) de uma distribuição uniforme em [–1, 1], e, após m simulações, for calculada a proporção de pares tais que X2 + Y2 ≤1, então essa proporção tenderá a π , quando m →∞
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