Questões de Concurso
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I. O nível de significância representa a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.
II. O valor-p (p-value) é a menor significância em que a hipótese nula pode ser rejeitada.
III. Testes bilaterais consideram apenas uma direção da hipótese alternativa.
IV. O erro tipo I ocorre quando se rejeita uma hipótese verdadeira.
Estão corretas as afirmativas:
I. Resíduos são as diferenças entre os valores observados e os valores ajustados pelo modelo.
II. A análise de resíduos permite verificar a adequação de um modelo de regressão aos dados.
III. A presença de padrões nos resíduos indica que o modelo é apropriado.
IV. Resíduos independentes e com distribuição normal são pressupostos em modelos de regressão.
Estão corretas as afirmativas:
De acordo com as frequências indicadas no quadro, a mediana das notas das atividades de todos os alunos é igual a
Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente.
A PCA pode ser usada para prever novas observações a partir de componentes principais.
Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente.
Os testes paramétricos são sempre mais adequados que os testes não paramétricos, independentemente da distribuição dos dados e do tamanho da amostra.
Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente.
A PCA transforma variáveis correlacionadas em componentes principais não correlacionados, preservando a máxima variabilidade dos dados.
A respeito de modelos de regressão e testes estatísticos utilizados na análise multivariada, julgue o item que se segue.
A regressão logística pode ser usada para prever variáveis dependentes contínuas.
A respeito de modelos de regressão e testes estatísticos utilizados na análise multivariada, julgue o item que se segue.
O valor de p (p-value) indica a probabilidade de a hipótese alternativa ser verdadeira.
Julgue o item a seguir, referente a conceitos e técnicas estatísticas aplicadas à análise multivariada.
A regressão linear múltipla é uma técnica de análise multivariada usada para modelar a relação entre uma variável dependente e múltiplas variáveis independentes.
Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:
• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.
Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
Para a variável teor_de_ferro, a discretização baseada em intervalos é adequada para classificá-la em categorias como baixo, médio e alto, utilizando faixas predefinidas de percentual de ferro.
Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue.
Um evento E com probabilidade igual a zero é impossível de ocorrer.
Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue.
Considere que X é uma variável aleatória de Poisson, e Y é uma distribuição discreta que assume valores no conjunto [1; ∞], tal que P(Y = k) é proporcional a P(X = k). Nesse caso, se ambas as distribuições possuem o mesmo parâmetro, então ocorre P(Y = k) ≥ 4.P(X = k), se esse parâmetro for menor ou igual a −ln 3/4.
Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue.
Na amostragem aleatória simples sem reposição (AASs), a covariância entre as frequências fi e fj com que as unidades i e j aparecem na amostra é maior ou igual à covariância correspondente na amostragem aleatória simples com reposição (AASc).
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