Questões de Concurso
Para estatística
Foram encontradas 14.316 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
Sobre as propriedades dos estimadores, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Um estimador é dito não viesado quando seu valor esperado é igual ao verdadeiro parâmetro populacional.
( ) Um estimador é consistente quando, à medida que o tamanho da amostra cresce, ele converge em probabilidade para o verdadeiro valor do parâmetro.
( ) Segundo o Teorema de Gauss-Markov, o estimador de MQO permanece BLUE mesmo quando há endogeneidade, isto é, correlação entre regressor e termo de erro.
As afirmativas são, respectivamente,
Sobre o tema, leia o fragmento a seguir.
“O Erro do Tipo I ocorre quando o pesquisador ___________ uma hipótese nula que é, na realidade, ___________. Já o Erro do Tipo II ocorre quando o pesquisador deixa de rejeitar uma hipótese nula que é falsa. A probabilidade de cometer o Erro do Tipo I é dada pelo nível de ___________ do teste.”
Assinale a opção que apresenta os termos que preenchem corretamente as lacunas do fragmento acima.
Com base na tabela, assinale a alternativa correta:
Assinale a opção que indica o critério de classificação que divide as feições em classes que possuem a mesma frequência de registros.
Ao analisar a regra de associação {Desvio de Verba} → {Falsidade Ideológica}, foram obtidos os seguintes valores:
• Confiança = 0,80;
• Lift = 2,0.
Assinale a opção que apresenta a interpretação tecnicamente correta para o valor do Lift obtido.
Para garantir a comparabilidade entre variáveis, ele aplicou a padronização por escore z (z-score) em um conjunto de dados multivariados, de modo que todas as variáveis passassem a apresentar média 0 e desvio-padrão 1.
Após a padronização, verificou-se que os dados não apresentavam forte separação entre grupos naturais. Em seguida, foi aplicado o algoritmo K-means em Python:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
kmeans = KMeans(n_clusters=3, n_init=10, random_state=0)
kmeans.fit(X_scaled)
print(kmeans.cluster_centers_)
Observou-se que os centroides obtidos apresentam valores próximos de zero em todas as dimensões.
Considerando o contexto descrito, esse resultado ocorre porque
O relatório de sumarização do modelo apresentou os seguintes parâmetros:
• Coeficiente de Intercepto: 15;
• Coeficiente Angular: 5.
Com base estritamente nos estimadores fornecidos, e assumindo que o valor de X = 8 pertence ao domínio de validade do modelo, a estimativa pontual para o valor esperado do tempo de tramitação dos procedimentos investigatórios é de
1. Inicialmente, foi definida uma distribuição de probabilidade para o parâmetro de interesse com base em conhecimento prévio, sem considerar os dados da amostra.
2. Em seguida, foram coletadas observações da variável aleatória e especificado um modelo estatístico que descreve como esses dados se relacionam com o parâmetro de interesse.
3. Depois disso, a distribuição inicialmente atribuída ao parâmetro foi revista à luz das informações fornecidas pela amostra observada.
4. Por fim, a partir da distribuição obtida após essa revisão, foram calculadas estimativas da média e da variância do parâmetro de interesse.
O procedimento descrito corresponde ao(à)
Com base em uma amostra aleatória de tamanho relevante da população foi constatado que a probabilidade de um paciente que apresentou teste rápido positivo estar realmente doente é de 50%.
A porcentagem da população local afetada pela doença é de
Analise a tabela a seguir.

Seja v uma amostra de uma variável aleatória gaussiana de média 0 e variância 1. A tabela mostra a probabilidade de v ser menor que alguns valores x entre 0,0 e 1,9.
Uma segunda variável aleatória w também é uma distribuição gaussiana, porém de média 1 e variância 4.
A probabilidade da soma de 16 amostras independentes de w ser maior que 24 é


(https://censo2022.ibge.gov.br.)
Em relação ao perfil demográfico brasileiro, assinale a afirmativa INCORRETA.