Questões de Concurso Para estatística

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Q3889031 Estatística
            O modelo de regressão para as duas v.a. quantitativas, X e Y, se escreve como E(Y|x) = α + βx. Para se determinar os parâmetros α e β, são feitas n observações xi e yi e, nesse caso, o modelo pode ser escrito como yi = E(Y|xi) + ei = α + βxi + ei , em que i = 1, 2, ..., n, e em que ei é o erro do modelo frente à i-ésima observação, devendo-se encontrar os valores mais prováveis para α e β, segundo algum critério, a partir das n observações de pares de valores de (X, Y).

        No caso do critério dos mínimos quadrados, segundo o qual os valores das incógnitas α e β são determinados de modo a minimizar a soma dos quadrados dos erros, é necessário, a fim de encontrar os estimadores para os parâmetros do modelo, considerar as seguintes hipóteses para as v.a. envolvidas.

1 A variável X é controlada e não está sujeita a variações aleatórias, ou seja, X é uma variável fixa.

2 Para dado valor x de X, os erros distribuem-se ao redor da média α + βx com média zero, isto é, E(ei |x) = 0.

3 Os erros têm a mesma variabilidade em torno dos níveis de X, ou seja, Var(ei |x) = σe2 , para todo i = 1, ..., n.

4 Os erros são não correlacionados.

        Para verificar se o modelo é adequado aos dados, deve-se investigar se as suposições feitas para o desenvolvimento do modelo estão satisfeitas. Para tanto, deve-se fazer a análise dos resíduos. Uma técnica aplicável é a análise gráfica, que consiste em plotar os pares (xi , êi), em que i = 1, ..., n; e êi é a diferença entre o valor observado yi e o valor previsto pelo modelo. Os gráficos a seguir ilustram situações típicas.

A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.


O gráfico de resíduos (b) apresenta uma situação em que a hipótese 1 é satisfeita. 

Alternativas
Q3889030 Estatística
            O modelo de regressão para as duas v.a. quantitativas, X e Y, se escreve como E(Y|x) = α + βx. Para se determinar os parâmetros α e β, são feitas n observações xi e yi e, nesse caso, o modelo pode ser escrito como yi = E(Y|xi) + ei = α + βxi + ei , em que i = 1, 2, ..., n, e em que ei é o erro do modelo frente à i-ésima observação, devendo-se encontrar os valores mais prováveis para α e β, segundo algum critério, a partir das n observações de pares de valores de (X, Y).

        No caso do critério dos mínimos quadrados, segundo o qual os valores das incógnitas α e β são determinados de modo a minimizar a soma dos quadrados dos erros, é necessário, a fim de encontrar os estimadores para os parâmetros do modelo, considerar as seguintes hipóteses para as v.a. envolvidas.

1 A variável X é controlada e não está sujeita a variações aleatórias, ou seja, X é uma variável fixa.

2 Para dado valor x de X, os erros distribuem-se ao redor da média α + βx com média zero, isto é, E(ei |x) = 0.

3 Os erros têm a mesma variabilidade em torno dos níveis de X, ou seja, Var(ei |x) = σe2 , para todo i = 1, ..., n.

4 Os erros são não correlacionados.

        Para verificar se o modelo é adequado aos dados, deve-se investigar se as suposições feitas para o desenvolvimento do modelo estão satisfeitas. Para tanto, deve-se fazer a análise dos resíduos. Uma técnica aplicável é a análise gráfica, que consiste em plotar os pares (xi , êi), em que i = 1, ..., n; e êi é a diferença entre o valor observado yi e o valor previsto pelo modelo. Os gráficos a seguir ilustram situações típicas.

A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.


O gráfico de resíduos (a) apresenta uma situação em que a hipótese 3 é satisfeita. 

Alternativas
Q3889029 Estatística
            O modelo de regressão para as duas v.a. quantitativas, X e Y, se escreve como E(Y|x) = α + βx. Para se determinar os parâmetros α e β, são feitas n observações xi e yi e, nesse caso, o modelo pode ser escrito como yi = E(Y|xi) + ei = α + βxi + ei , em que i = 1, 2, ..., n, e em que ei é o erro do modelo frente à i-ésima observação, devendo-se encontrar os valores mais prováveis para α e β, segundo algum critério, a partir das n observações de pares de valores de (X, Y).

        No caso do critério dos mínimos quadrados, segundo o qual os valores das incógnitas α e β são determinados de modo a minimizar a soma dos quadrados dos erros, é necessário, a fim de encontrar os estimadores para os parâmetros do modelo, considerar as seguintes hipóteses para as v.a. envolvidas.

1 A variável X é controlada e não está sujeita a variações aleatórias, ou seja, X é uma variável fixa.

2 Para dado valor x de X, os erros distribuem-se ao redor da média α + βx com média zero, isto é, E(ei |x) = 0.

3 Os erros têm a mesma variabilidade em torno dos níveis de X, ou seja, Var(ei |x) = σe2 , para todo i = 1, ..., n.

4 Os erros são não correlacionados.

        Para verificar se o modelo é adequado aos dados, deve-se investigar se as suposições feitas para o desenvolvimento do modelo estão satisfeitas. Para tanto, deve-se fazer a análise dos resíduos. Uma técnica aplicável é a análise gráfica, que consiste em plotar os pares (xi , êi), em que i = 1, ..., n; e êi é a diferença entre o valor observado yi e o valor previsto pelo modelo. Os gráficos a seguir ilustram situações típicas.

A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.


Para que a hipótese 2 seja satisfeita, espera-se que o gráfico de resíduos apresente pontos (xi , êi) distribuídos aproximadamente em torno da reta y = α + βx.

Alternativas
Q3889028 Estatística
            O modelo de regressão para as duas v.a. quantitativas, X e Y, se escreve como E(Y|x) = α + βx. Para se determinar os parâmetros α e β, são feitas n observações xi e yi e, nesse caso, o modelo pode ser escrito como yi = E(Y|xi) + ei = α + βxi + ei , em que i = 1, 2, ..., n, e em que ei é o erro do modelo frente à i-ésima observação, devendo-se encontrar os valores mais prováveis para α e β, segundo algum critério, a partir das n observações de pares de valores de (X, Y).

        No caso do critério dos mínimos quadrados, segundo o qual os valores das incógnitas α e β são determinados de modo a minimizar a soma dos quadrados dos erros, é necessário, a fim de encontrar os estimadores para os parâmetros do modelo, considerar as seguintes hipóteses para as v.a. envolvidas.

1 A variável X é controlada e não está sujeita a variações aleatórias, ou seja, X é uma variável fixa.

2 Para dado valor x de X, os erros distribuem-se ao redor da média α + βx com média zero, isto é, E(ei |x) = 0.

3 Os erros têm a mesma variabilidade em torno dos níveis de X, ou seja, Var(ei |x) = σe2 , para todo i = 1, ..., n.

4 Os erros são não correlacionados.

        Para verificar se o modelo é adequado aos dados, deve-se investigar se as suposições feitas para o desenvolvimento do modelo estão satisfeitas. Para tanto, deve-se fazer a análise dos resíduos. Uma técnica aplicável é a análise gráfica, que consiste em plotar os pares (xi , êi), em que i = 1, ..., n; e êi é a diferença entre o valor observado yi e o valor previsto pelo modelo. Os gráficos a seguir ilustram situações típicas.

A partir das informações precedentes, julgue o seguinte item.


No modelo de regressão linear simples estimado pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), a soma dos resíduos é sempre igual a zero.

Alternativas
Q3889027 Estatística

A tabela a seguir apresenta o tempo y, em anos, que cinco clientes levam até decidir trocar de operadora de telefone, bem como sua renda mensal x, em salários mínimos.



Nesse contexto, um modelo de regressão linear na forma E(Y| x) = a + bx é construído para se ajustar aos dados por critério que minimize a soma dos quadrados dos erros.

Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item. 


Para um cliente com renda de 7 salários mínimos, o valor absoluto do erro ao se usar o modelo em questão frente ao dado amostral é superior a 2 meses.

Alternativas
Q3889026 Estatística

A tabela a seguir apresenta o tempo y, em anos, que cinco clientes levam até decidir trocar de operadora de telefone, bem como sua renda mensal x, em salários mínimos.



Nesse contexto, um modelo de regressão linear na forma E(Y| x) = a + bx é construído para se ajustar aos dados por critério que minimize a soma dos quadrados dos erros.

Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item. 


Segundo o modelo apresentado, um cliente com renda de 8 salários mínimos levará mais de 4 anos e 9 meses para decidir trocar de operadora. 

Alternativas
Q3889025 Estatística

A tabela a seguir apresenta o tempo y, em anos, que cinco clientes levam até decidir trocar de operadora de telefone, bem como sua renda mensal x, em salários mínimos.



Nesse contexto, um modelo de regressão linear na forma E(Y| x) = a + bx é construído para se ajustar aos dados por critério que minimize a soma dos quadrados dos erros.

Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item. 


Infere-se do modelo apresentado que quanto maior a renda do cliente, menor é o tempo que ele leva até decidir trocar de operadora.

Alternativas
Q3889024 Estatística

A tabela a seguir apresenta o tempo y, em anos, que cinco clientes levam até decidir trocar de operadora de telefone, bem como sua renda mensal x, em salários mínimos.



Nesse contexto, um modelo de regressão linear na forma E(Y| x) = a + bx é construído para se ajustar aos dados por critério que minimize a soma dos quadrados dos erros.

Com base nas informações apresentadas e supondo que o modelo apresentado possa ser usado para prever o comportamento das demais pessoas, julgue o próximo item. 


No modelo apresentado, o parâmetro b representa o quanto a média da variável que mensura o tempo médio que um cliente leva até decidir trocar de operadora varia para um aumento unitário na variável renda.

Alternativas
Q3889023 Estatística
        Um estatístico está planejando uma pesquisa para mensurar a proporção de motoristas insatisfeitos com o uso do estacionamento de um grande shopping da cidade, que abre todos os dias às 10 horas da manhã. O estacionamento tem somente uma entrada e uma saída. O estatístico sabe que cerca de dez mil motoristas entram no local diariamente e decide que, escolhido um dia de maior movimento, utilizará um dos seguintes planos amostrais.

Plano amostral I – Entrevista-se o primeiro motorista que chega ao estacionamento e, depois dele, entrevista-se sempre o décimo motorista após o último entrevistado, e assim por diante, até às 22 horas ou até completar 460 motoristas entrevistados.

Plano amostral II – Selecionam-se aleatoriamente 460 números de uma lista numerada de 1 a 10.000 e entrevistam-se os motoristas correspondentes aos números selecionados, descartando-se os números excedentes às 22 h, caso haja.

Plano amostral III – Categorizam-se previamente os automóveis nas seguintes classes: marca premium (lista previamente escolhida); veículos grandes (picapes e utilitários), desde que não sejam de marca premium; e veículos pequenos, desde que não sejam de marca premium. Entrevistam-se, na saída do estacionamento, 460 motoristas cujos veículos estão distribuídos entre essas classes, selecionados aleatoriamente com base na proporção entre as classes verificada no dia anterior.

Plano amostral IV – Setoriza-se o estacionamento em três setores: área descoberta, primeiro subsolo e segundo subsolo. Às 18h, selecionam-se aleatoriamente 200 automóveis no primeiro setor e 130 em cada um dos outros, entrevistando-se os respectivos motoristas no momento em que deixam o shopping.

Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.


Caso seja usado o plano amostral II, todos os motoristas que entrarem no estacionamento no dia escolhido terão igual probabilidade de serem entrevistados.

Alternativas
Q3889022 Estatística
        Um estatístico está planejando uma pesquisa para mensurar a proporção de motoristas insatisfeitos com o uso do estacionamento de um grande shopping da cidade, que abre todos os dias às 10 horas da manhã. O estacionamento tem somente uma entrada e uma saída. O estatístico sabe que cerca de dez mil motoristas entram no local diariamente e decide que, escolhido um dia de maior movimento, utilizará um dos seguintes planos amostrais.

Plano amostral I – Entrevista-se o primeiro motorista que chega ao estacionamento e, depois dele, entrevista-se sempre o décimo motorista após o último entrevistado, e assim por diante, até às 22 horas ou até completar 460 motoristas entrevistados.

Plano amostral II – Selecionam-se aleatoriamente 460 números de uma lista numerada de 1 a 10.000 e entrevistam-se os motoristas correspondentes aos números selecionados, descartando-se os números excedentes às 22 h, caso haja.

Plano amostral III – Categorizam-se previamente os automóveis nas seguintes classes: marca premium (lista previamente escolhida); veículos grandes (picapes e utilitários), desde que não sejam de marca premium; e veículos pequenos, desde que não sejam de marca premium. Entrevistam-se, na saída do estacionamento, 460 motoristas cujos veículos estão distribuídos entre essas classes, selecionados aleatoriamente com base na proporção entre as classes verificada no dia anterior.

Plano amostral IV – Setoriza-se o estacionamento em três setores: área descoberta, primeiro subsolo e segundo subsolo. Às 18h, selecionam-se aleatoriamente 200 automóveis no primeiro setor e 130 em cada um dos outros, entrevistando-se os respectivos motoristas no momento em que deixam o shopping.

Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.


O plano amostral I apresenta características de amostragem sistemática.

Alternativas
Q3889021 Estatística
        Um estatístico está planejando uma pesquisa para mensurar a proporção de motoristas insatisfeitos com o uso do estacionamento de um grande shopping da cidade, que abre todos os dias às 10 horas da manhã. O estacionamento tem somente uma entrada e uma saída. O estatístico sabe que cerca de dez mil motoristas entram no local diariamente e decide que, escolhido um dia de maior movimento, utilizará um dos seguintes planos amostrais.

Plano amostral I – Entrevista-se o primeiro motorista que chega ao estacionamento e, depois dele, entrevista-se sempre o décimo motorista após o último entrevistado, e assim por diante, até às 22 horas ou até completar 460 motoristas entrevistados.

Plano amostral II – Selecionam-se aleatoriamente 460 números de uma lista numerada de 1 a 10.000 e entrevistam-se os motoristas correspondentes aos números selecionados, descartando-se os números excedentes às 22 h, caso haja.

Plano amostral III – Categorizam-se previamente os automóveis nas seguintes classes: marca premium (lista previamente escolhida); veículos grandes (picapes e utilitários), desde que não sejam de marca premium; e veículos pequenos, desde que não sejam de marca premium. Entrevistam-se, na saída do estacionamento, 460 motoristas cujos veículos estão distribuídos entre essas classes, selecionados aleatoriamente com base na proporção entre as classes verificada no dia anterior.

Plano amostral IV – Setoriza-se o estacionamento em três setores: área descoberta, primeiro subsolo e segundo subsolo. Às 18h, selecionam-se aleatoriamente 200 automóveis no primeiro setor e 130 em cada um dos outros, entrevistando-se os respectivos motoristas no momento em que deixam o shopping.

Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.


O plano amostral IV tem características de amostragem por conglomerados.

Alternativas
Q3889020 Estatística
        Um estatístico está planejando uma pesquisa para mensurar a proporção de motoristas insatisfeitos com o uso do estacionamento de um grande shopping da cidade, que abre todos os dias às 10 horas da manhã. O estacionamento tem somente uma entrada e uma saída. O estatístico sabe que cerca de dez mil motoristas entram no local diariamente e decide que, escolhido um dia de maior movimento, utilizará um dos seguintes planos amostrais.

Plano amostral I – Entrevista-se o primeiro motorista que chega ao estacionamento e, depois dele, entrevista-se sempre o décimo motorista após o último entrevistado, e assim por diante, até às 22 horas ou até completar 460 motoristas entrevistados.

Plano amostral II – Selecionam-se aleatoriamente 460 números de uma lista numerada de 1 a 10.000 e entrevistam-se os motoristas correspondentes aos números selecionados, descartando-se os números excedentes às 22 h, caso haja.

Plano amostral III – Categorizam-se previamente os automóveis nas seguintes classes: marca premium (lista previamente escolhida); veículos grandes (picapes e utilitários), desde que não sejam de marca premium; e veículos pequenos, desde que não sejam de marca premium. Entrevistam-se, na saída do estacionamento, 460 motoristas cujos veículos estão distribuídos entre essas classes, selecionados aleatoriamente com base na proporção entre as classes verificada no dia anterior.

Plano amostral IV – Setoriza-se o estacionamento em três setores: área descoberta, primeiro subsolo e segundo subsolo. Às 18h, selecionam-se aleatoriamente 200 automóveis no primeiro setor e 130 em cada um dos outros, entrevistando-se os respectivos motoristas no momento em que deixam o shopping.

Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.


Uma amostra gerada pelo plano amostral II não pode ser classificada como uma amostra aleatória simples. 

Alternativas
Q3889019 Estatística
        Um estatístico está planejando uma pesquisa para mensurar a proporção de motoristas insatisfeitos com o uso do estacionamento de um grande shopping da cidade, que abre todos os dias às 10 horas da manhã. O estacionamento tem somente uma entrada e uma saída. O estatístico sabe que cerca de dez mil motoristas entram no local diariamente e decide que, escolhido um dia de maior movimento, utilizará um dos seguintes planos amostrais.

Plano amostral I – Entrevista-se o primeiro motorista que chega ao estacionamento e, depois dele, entrevista-se sempre o décimo motorista após o último entrevistado, e assim por diante, até às 22 horas ou até completar 460 motoristas entrevistados.

Plano amostral II – Selecionam-se aleatoriamente 460 números de uma lista numerada de 1 a 10.000 e entrevistam-se os motoristas correspondentes aos números selecionados, descartando-se os números excedentes às 22 h, caso haja.

Plano amostral III – Categorizam-se previamente os automóveis nas seguintes classes: marca premium (lista previamente escolhida); veículos grandes (picapes e utilitários), desde que não sejam de marca premium; e veículos pequenos, desde que não sejam de marca premium. Entrevistam-se, na saída do estacionamento, 460 motoristas cujos veículos estão distribuídos entre essas classes, selecionados aleatoriamente com base na proporção entre as classes verificada no dia anterior.

Plano amostral IV – Setoriza-se o estacionamento em três setores: área descoberta, primeiro subsolo e segundo subsolo. Às 18h, selecionam-se aleatoriamente 200 automóveis no primeiro setor e 130 em cada um dos outros, entrevistando-se os respectivos motoristas no momento em que deixam o shopping.

Com base na situação hipotética precedente, julgue o item seguinte.


O plano amostral III apresenta características de amostragem estratificada. 

Alternativas
Q3889018 Estatística
        Na determinação do tamanho n de uma amostra aleatória simples para estimar uma proporção populacional p de modo a obter um erro de estimação e, pode-se utilizar a fórmula n = zy2 p(1 – p)/e2 , em que zy é o valor obtido da distribuição normal padrão, associado ao nível de confiança 0 < y < 1.

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.


Se uma amostra-piloto fornece a estimativa de 10% para a proporção populacional, então é possível, com erro de 5% e nível de confiança de 95% (zy = 1,96), estimar a proporção populacional com uma nova amostra aleatória simples de tamanho inferior a 140.

Alternativas
Q3889017 Estatística
        Na determinação do tamanho n de uma amostra aleatória simples para estimar uma proporção populacional p de modo a obter um erro de estimação e, pode-se utilizar a fórmula n = zy2 p(1 – p)/e2 , em que zy é o valor obtido da distribuição normal padrão, associado ao nível de confiança 0 < y < 1.

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.


Fixados y e e, o tamanho da amostra previsto pela fórmula n = zy2 p(1 – p)/e2 será tanto maior quanto maior for a estimativa inicial usada para a proporção populacional.

Alternativas
Q3889016 Estatística
        Na determinação do tamanho n de uma amostra aleatória simples para estimar uma proporção populacional p de modo a obter um erro de estimação e, pode-se utilizar a fórmula n = zy2 p(1 – p)/e2 , em que zy é o valor obtido da distribuição normal padrão, associado ao nível de confiança 0 < y < 1.

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.


Se a população puder ser dividida em estratos, uma amostra estratificada utilizada para se estimar a proporção populacional terá tamanho maior que uma amostra aleatória simples com o mesmo objetivo, a mesma margem de erro e o mesmo nível de confiança. 

Alternativas
Q3889015 Estatística
        Na determinação do tamanho n de uma amostra aleatória simples para estimar uma proporção populacional p de modo a obter um erro de estimação e, pode-se utilizar a fórmula n = zy2 p(1 – p)/e2 , em que zy é o valor obtido da distribuição normal padrão, associado ao nível de confiança 0 < y < 1.

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.


Mesmo fixados y e e, caso nenhuma informação acerca da população seja conhecida, não é possível determinar o tamanho de uma amostra que possa ser utilizada para estimar a proporção populacional.

Alternativas
Q3889014 Estatística
        Na determinação do tamanho n de uma amostra aleatória simples para estimar uma proporção populacional p de modo a obter um erro de estimação e, pode-se utilizar a fórmula n = zy2 p(1 – p)/e2 , em que zy é o valor obtido da distribuição normal padrão, associado ao nível de confiança 0 < y < 1.

Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.


Uma amostra por conglomerados utilizada para se estimar a proporção populacional terá tamanho maior que uma amostra aleatória simples com o mesmo objetivo, a mesma margem de erro e o mesmo nível de confiança. 

Alternativas
Q3889013 Estatística
        A fim de testar se, nas cobranças de pênaltis no futebol, o pulo dos goleiros independe das direções da bola, foram coletados os dados mostrados na seguinte tabela, que resume os resultados de 290 cobranças de pênaltis registradas durante as últimas 5 temporadas de certo campeonato de futebol. Nessa tabela, as frequências esperadas estão entre parênteses.


As hipóteses de interesse foram as seguintes.

H0: A direção dos pulos do goleiro é independente da direção da bola.

H1: A direção dos pulos do goleiro é dependente da direção da bola.
A partir da situação hipotética precedente, considerando o nível de significância de 3% e χ2(4; 0,97) = 10,7, julgue o seguinte item.
Se a estatística observada for χ2obs = 9,10, não haverá evidências suficientes para rejeitar H0 ao nível de significância de 3%.
Alternativas
Q3889012 Estatística
        A gerente de marketing de uma operadora de telefonia móvel afirmou, em uma entrevista, que o consumo médio de dados por usuário em Brasília era de 18,0 GB/mês. Após a implantação de uma nova tecnologia de Internet para as redes móveis, uma amostra de 36 usuários apresentou um consumo médio de 14,8 GB/mês e variância de 9,0 (GB/mês)2 .

Com base nas informações precedentes, considerando H0: μ = 18,0 GB/mês contra H1: μ <18,0 GB/mês e t(35; 0,97) = 1,944, julgue o próximos item.


Ao nível de 3% de significância, há evidências suficientes para rejeitar H0.

Alternativas
Respostas
281: E
282: E
283: E
284: C
285: C
286: C
287: C
288: C
289: E
290: C
291: E
292: C
293: C
294: C
295: E
296: E
297: E
298: E
299: C
300: C