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Dados:
e-1 =0,37, e-2 =0,14, e-3 =0,05 e e-4 = 0,02, sendo e a base do logaritmo neperiano (In) tal que In (e) = 1.
Verificando que nenhuma pessoa foi atendida em uma determinada hora e considerando nos cálculos os dados apresentados, a probabilidade de que na hora seguinte seja atendida pelo menos uma pessoa é igual a
Se (x — y) é igual a 5, então com relação às medidas de posição verifica-se que a
- Média: 350 consultas por mês
- Mediana: 300 consultas por mês
- Desvio padrão: 80 consultas
- Coeficiente de variação (CV): 22,86%
Com base nesses valores,
Se a covariância de X e Y apresenta um valor igual a 24,
então o respectivo coeficiente de correlação é igual a Assinale a alternativa correta:
Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.
Na análise de séries temporais com dados de alta frequência e com padrões complexos de sazonalidade, o método de Monte Carlo via cadeia de Markov é a técnica com a maior eficiência computacional.
Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.
A geração de amostras é a etapa de maior custo computacional para a aplicação do método de bootstrap na realização de testes de hipóteses.
Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.
O uso do algoritmo Jackknife para a estimativa de uma média aumenta a variância do valor estimado sem o uso do algoritmo.
Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.
Em testes não paramétricos, a etapa de cálculo da estatística de teste geralmente apresenta uma complexidade computacional inferior à etapa de determinação do p-valor.
Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.
As séries temporais podem apresentar sazonalidade, o que impede a sua análise por um modelo de regressão linear.
Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.
Em um modelo de regressão para uma amostra de tamanho n > 1, em que, para uma única covariância e uma precisão p, o menor tamanho amostral necessário é m > 1, o número máximo de variáveis independentes possíveis (N) será = N ( n ∙ m)p.