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A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas
de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos
que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração
t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com
parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) = 
. Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas
de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2,
respectivamente.
O intervalo de tempo entre dois veículos sucessivos que passam pela faixa de rolamento 1 nesse trecho segue uma distribuição exponencial com média igual a 3 minutos.
A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas
de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos
que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração
t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com
parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) = . Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas
de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2,
respectivamente.
O número de veículos que passam nesse trecho pela faixa de rolamento 3 durante um intervalo de tempo de duração t (em minutos) segue um processo de Poisson com parâmetro 1,2 t.
A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas
de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos
que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração
t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com
parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) = . Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas
de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2,
respectivamente.
O processo estocástico X(t) é uma cadeia de Markov em tempo contínuo.
Uma realização da variável aleatória U pode ser gerada com base em um algoritmo computacional denominado Jackknife.
A variável Z pode ser obtida mediante a padronização da variável Y, ou seja, Z = (Y - μ)/σ , em que μ e σ representam, respectivamente, a média e o desvio padrão de Y.
A variável aleatória Y pode ser gerada pelo método da transformação integral, que produz a relação Y = -ln(1- U).
O erro padrão do estimador do percentual P depende do número médio de residentes por domicílio, que, na situação em tela, corresponde a 4 pessoas por domicílio.
Nessa pesquisa, cada residente participante representa uma unidade amostral primária.
Nesse caso, utiliza-se um estimador de razão para se fazerem inferências em relação ao percentual P.
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
Por meio do método estatístico análise de variância (ANOVA), é possível testar, por exemplo, a hipótese nula β1 = β2 = β3 = 0.
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
O estimador do coeficiente β1 segue uma distribuição t de
Student com 995 graus de liberdade.
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
O produto X1i X2i , que se denomina interação, permite
representar o efeito multiplicativo da idade e do logaritmo
natural do tempo de trabalho na pressão arterial diastólica
média de um motorista.
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
Para se obter a estimativa de um coeficiente do modelo pelo método de mínimos quadrados ordinários, exige-se que o erro aleatório εi siga uma distribuição normal com média 0 e variância σ2
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
Considerando-se o nível de significância de 5%, não se rejeita
a hipótese H0: β2 = 0.
Com 95% de confiança, a estimativa intervalar do tempo médio de espera de um passageiro na população equivale a 20 minutos ± 20 minutos.
Nessa situação, o erro padrão do estimador do tempo médio populacional é inferior a 0,5 minutos.
Considere que, para testar a hipótese nula H0: μ = 15 minutos, em que μ representa o tempo médio de espera da população, o valor da estatística do teste t seja igual a 7,5. Nesse caso, assumindo-se que sejam válidas todas as condições exigidas para a aplicação desse teste, não há evidências estatísticas contra a hipótese nula.
O fato de o tempo médio amostral ser igual ao valor do desvio padrão amostral permite concluir que a distribuição dos tempos de espera é exponencial.
O teste bilateral de Kolmogorov-Smirnov é um método não paramétrico que permite avaliar a hipótese de independência entre as variáveis X e Y.
Não é possível aplicar a estatística qui-quadrado de Pearson para testar a hipótese de independência entre X e Y.
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