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I. preventivas destinadas a evitar desastres;
II. de socorro destinadas a evitar desastres;
III. assistenciais destinadas a evitar desastres;
IV. recuperativas destinadas a manter os impactos dos desastres.
Considere a tabela de análise de variância de um experimento para comparar diferentes tratamentos.
Fonte |
Soma de quadrados |
Graus de liberdade |
Quadrado médio |
Tratamentos |
x |
2 |
40 |
Erro |
30 |
y |
w |
Total |
z |
17 |
Os valores das quantidades x, y, z e w são, respectivamente,
Considere o plano em blocos completos aleatorizados, com resposta dada por Yij, onde o índice i se refere ao i-ésimo tratamento e o índice j se refere ao j-ésimo bloco, com i = 1,2,...,t e j = 1,2,...,b.
Com respeito a tal plano, analise as afirmativas abaixo.
I - As variáveis aleatórias Yij são independentes e identicamente distribuídas.
II - A soma de quadrados de tratamentos é sempre menor em comparação ao experimento não considerando blocagem.
III - O quadrado médio de tratamentos é sempre menor em comparação ao experimento não considerando blocagem.
IV - A estimativa da variância do erro, dada pelo quadrado médio do erro, é sempre menor em comparação ao experimento não considerando blocagem.
Está correto APENAS o que se afirma em
Em um modelo de regressão logística, o que indica se o modelo se ajusta bem aos dados é a(o)
Para comparar médias de vários tratamentos em uma população que não siga distribuição normal, o teste adequado é o
Deseja-se utilizar o teste do sinal em uma amostra para testar se a mediana populacional é igual a 40. Se todos os valores da amostra forem superiores a 40, então o valor de P estará próximo de
Em uma regressão logística, considere a variável resposta (Y) como óbito de recém-nascidos (1 indica morte, 0 indica não morte) e a variável explicativa (X) sendo peso ao nascer, em quilos. O resultado do cálculo de E(Y) quando X vale 1,0 é 0,7. Esse 0,7 é a probabilidade de o recém-nascido
Um gráfico de é utilizado para controlar um processo de produção. A variável a ser controlada segue, por hipótese, distribuição normal com média 80 e desvio padrão 10. O tamanho de amostra adotado é n = 25 e os limites de controle estabelecidos são 76,08 e 83,92. Supondo que o processo permanece sob controle, o risco de alarme falso (indicativo de ausência de controle quando, na verdade, o processo está sob controle) é
Sejam X1, X2, X3 com matriz de covariância
= .
Os autovalores e autovetores são
λ1 = 5,83 = [0,383 −0,924 0]
λ2 = 2,00 = [0 0 1]
λ3 = 0,17 = [0,924 0,383 0]
Considerando a análise de componentes principais, afirma-se que a
Dentre os critérios que podem auxiliar na escolha do número de fatores do modelo fatorial, analise os seguintes:
I - Raiz latente ou critério de Kaiser
II - Gráfico scree
III - Percentagem da variância
IV - Rotação de fatores
Auxilia(m) na escolha do número de fatores do modelo fatorial o(s) critério(s)
O gráfico a seguir mostra o consumo de energia elétrica residencial mensal de um estado brasileiro, em kW, no período de janeiro de 1999 a dezembro de 2009.
Analisando o gráfico, conclui-se que a série
Uma pequena empresa, visando ao controle de gastos, utiliza o modelo ARMA para fazer previsões da quantidade de correspondências que irá remeter no mês seguinte, aplicando
Xt - μ = 0,4 (Xt-1 - μ) + at ,
onde μ = 990 e at é ruído branco normal com variância σ2 = 36. No mês de setembro de 2010, a quantidade de correspondências remetidas foi de 1.010. Um intervalo de confiança de aproximadamente 95% como previsão para outubro de 2010 é
Em um processo de fabricação de folhas de papel de carta, deseja-se controlar a espessura dos itens produzidos por intermédio de gráficos de e , supondo que as espessuras sigam distribuição normal. A espessura das folhas, de acordo com as especificações, deve estar entre 0,1 mm e 0,2 mm. Média e desvio padrão estimados do processo são, respectivamente, 0,13 mm e 0,02 mm.
A capacidade real desse processo é
O gráfico abaixo ilustra o comportamento da temperatura média mensal em uma determinada região do estado de São Paulo.
A partir da análise do gráfico, conclui-se que a série
Análise fatorial é uma técnica multivariada que tem como um de seus objetivos a redução da dimensão do conjunto de dados. Para essa técnica, as quantidades que podem substituir as variáveis originais com fins de redução de dimensão são as denominadas
Considere um intervalo de confiança de 90%, simétrico, para a média μ de uma população com distribuição normal [5; 15].
No teste de hipótese H0: μ = 0 x H1: μ ≠ 0, tem-se que a hipótese nula de H0
Seja uma cadeia de Markov com espaço de estados {1,2,3} e matriz de transição
P = .
Se a cadeia parte do estado 1, a probabilidade de que sejam necessárias mais de 3 transições para que seja atingido o estado absorvente é de
Os tempos de vida X (em 100 horas) dos itens produzidos em uma fábrica seguem distribuição exponencial de parâmetro λ:
f(x) = λe-λx, x > 0,λ > 0.
Uma amostra aleatória de 5 itens forneceu a sequência a seguir.
3 5 8 4 5
Se utilizarmos o estimador de máxima verossimilhança, a estimativa de λ calculada com base nessa amostra será