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então, o número médio de trabalhadores por domicílio subtraído do número mediano de trabalhadores por domicílio é igual a I. A análise de regressão múltipla é uma técnica estatística para analisar a relação entre uma única variável independente e várias variáveis dependentes.
II. Uma das medidas de similaridade usadas na Análise de Agrupamentos é a distância de Minkowsky, que tem como caso particular a distância Euclidiana.
III. Na análise discriminante a variável dependente é métrica e a independente é categórica.
IV. Na análise de correlação canônica a ideia básica é resumir a informação de um conjunto de variáveis-resposta em uma combinação linear, sendo que a escolha dos coeficientes dessa combinação é feita tendo como critério a minimização da correlação entre os conjuntos de variáveis respostas.
Está correto o que consta APENAS em
I. Seja X uma variável aleatória normal univariada com média µ1 e variância σ21 e Y uma variável aleatória normal univariada com média µ2 e variância σ22 . Nessas condições, o vetor
tem distribuição normal bivariada.II. Se Σ é a matriz de covariâncias de um determinado vetor aleatório, então Σ é uma matriz positiva definida.
III. A variância total de um vetor aleatório é dada pelo traço de sua matriz de covariâncias.
IV. Se
é a matriz de covariâncias do vetor aleatório X de dimensão (2X1), então a matriz de correlações de X é 
Está correto o que consta APENAS em
1. os parâmetros Φ e θ satisfazem às condições:
< 1 e
< 1 e θ0 é uma constante real. 2. at é o ruído branco de média zero e variância 1.
Considere as seguintes afirmações:
I. O modelo Zt = ΦZt - 1 + at + θ0 Tem média μ dada our μ = 1 - Φ / θ0
II. O modelo Zt = at - θat-1 tem função de autocorrelação dada por f ( k ) =

III. A série Zt = at - θa t-1 t = 1,2,...., é estacionária porque
< 1 IV. A previsão de origem t e horizonte 1 para a série Zt = at - θat - 1 + θ0 t = 2,3, ..... é θ0
Está correto o que consta APENAS em
I. A análise espectral de séries temporais é fundamental em áreas onde o interesse básico é a periodicidade dos dados.
II. Se Zt é um processo de ruído branco de média zero e variância 1, a sua função de densidade espectral é dada por f ( λ ) = 1 / 2π , para 0 < λ < π
III. Um modelo ARIMA(1,1,1) é um modelo com um componente autorregressivo, um componente sazonal e um componente de médias móveis.
IV. As funções de autocorrelação e autocorrelação parcial de um modelo ARMA são primordiais para a identificação do modelo.
Está correto o que consta em
Estrato (i) Tamanho do estrato (Ni ) Variância do estrato ( σ2i )
1 600 20
2 1000 60
3 400 40
Uma amostra aleatória de 600 elementos, estratificada, com reposição, com partilha proporcional aos estratos, foi selecionada dessa população. Seja a variável
onde
, é a média do estrato i. Nessas condições, a variância de
é igual a 1. X representa a variável posição em relação a determinado projeto sindical com 3 respostas possíveis: Favoráveis (F), Desfavoráveis (D) e Indecisos (I).
2. Y representa a variável sexo com 2 respostas possíveis: Homens (H) e Mulheres(M).
Na população dos sindicalizados, tem-se que a proporção de
I. Homens é de 40% e a de Mulheres é de 60%.
II. Favoráveis é de 50%, a de Desfavoráveis é de 40% e a de Indecisos é de 10%.
III. Indecisos entre os Homens é de 20%.
IV. Mulheres entre os Desfavoráveis é de 40%.
Dois sindicalizados foram selecionados aleatoriamente, com reposição, dentre os elementos dessa população. A probabilidade de, nessa amostra, exatamente um ser do sexo feminino (M) e ser favorável (F) à proposta sindical é, em porcentagem, igual a
Na amostragem aleatória simples sem reposição (AASs), o tamanho amostral n é calculado por

em que N é o tamanho da população, S2 é a variância amostral e Δ= (B/z)2,sendo B o erro máximo de estimação e z o quantil da distribuição normal. Dessa forma, é correto afirmar que o maior tamanho amostral na AASs será menor que N.
Considere que determinado tribunal pretenda avaliar a proporção de habitantes de um município que foram vítimas de algum tipo de violência e que não exista um banco de dados com a identificação dos habitantes desse município. Nesse caso, a aplicação da amostragem aleatória simples não será adequada para selecionar os habitantes do município.
Um modelo de regressão linear múltipla com duas variáveis explicativas será inequivocamente ajustado se essas variáveis forem proporcionais.
Em um modelo linear simples, se a correlação entre os quantis do resíduo padronizado e uma amostra aleatória da normal padrão for alta, o modelo não terá intercepto.
A homocedasticidade é a propriedade conforme a qual o resíduo de um modelo de regressão tem média 0.
Em um modelo de regressão linear, se a variável explicativa e a variável resposta não se correlacionam, o coeficiente de determinação seria próximo de 0. Além disso, se o coeficiente de determinação fosse próximo de 0, as variáveis explicativa e resposta seriam independentes.
Considere que um conjunto de dados usado para o ajuste de um modelo de regressão linear simples tenha a variância da resposta igual a 4 vezes a variância da variável explicativa. Nesse caso, se o coeficiente de determinação for igual a 0,95, então o coeficiente de inclinação da reta de regressão será menor que 3,5.
Considere que, em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão, a soma de quadrados totais não corrigida pela média
tem associado n graus de liberdade. Nesse caso, o quadrado da média da variável resposta tem associado 2 graus de liberdade. Considere que em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão a esperança da soma de quadrados do resíduo é igual a 15 vezes a variância da variável resposta. Nesse caso, o tamanho amostral é inferior a 20 unidades.
Suponha que um advogado pretenda estimar o valor concedido para processos de danos morais com relação à idade do proponente. Para isso, ele observou que a relação entre essas variáveis é descrita por Y = -3.500 + 100 . X. Suponha, ainda, que com o objetivo de simplificar a interpretação do modelo, o advogado decida considerar uma nova variável, Z = X - 35, como regressora, criando um modelo com intercepto igual a zero. Nessa situação, é correto afirmar que a variância dos estimadores permanece inalterada
Sendo o valor crítico, a 95% de confiança, igual a 2,26, os dados apresentam indícios de que a metodologia produzirá ganhos de produtividade.
O teste a ser aplicado possui 18 graus de liberdade.