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Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564567
Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral 
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.
De acordo com a lei forte dos grandes números, quase certamente, a média amostral converge para o valor m, desde que n seja finito e suficientemente grande.
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.De acordo com a lei forte dos grandes números, quase certamente, a média amostral converge para o valor m, desde que n seja finito e suficientemente grande.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564566
Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral 
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.
Para garantir a convergência em probabilidade da média amostral para a taxa média m, a população pesquisada deverá ser, necessariamente, gaussiana ou normal.
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.Para garantir a convergência em probabilidade da média amostral para a taxa média m, a população pesquisada deverá ser, necessariamente, gaussiana ou normal.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564565
Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral 
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.
Segundo a lei fraca dos grandes números, para qualquer amostra de tamanho superior a 100, tem-se que
.
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.Segundo a lei fraca dos grandes números, para qualquer amostra de tamanho superior a 100, tem-se que
.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564564
Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral 
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.
De acordo com o teorema limite central, o erro de estimação ε =
- m converge em distribuição para a normal, com média zero e variância 5.
seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.De acordo com o teorema limite central, o erro de estimação ε =
- m converge em distribuição para a normal, com média zero e variância 5.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564563
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.
Suponha que, no intervalo [0, 1], a variável aleatória U seja uniforme e contínua. Nesse caso, se
, então Y
seguirá a distribuição logística.
Suponha que, no intervalo [0, 1], a variável aleatória U seja uniforme e contínua. Nesse caso, se
, então Y
seguirá a distribuição logística.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564562
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.
Considere a transformação Y - √X , em que a variável aleatória X segue a distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nesse caso, é correto afirmar que Y segue a distribuição normal padrão.
Considere a transformação Y - √X , em que a variável aleatória X segue a distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nesse caso, é correto afirmar que Y segue a distribuição normal padrão.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564561
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.
Suponha que, no intervalo [0, 1], U seja uniforme e contínua e Y = - lnU. Nessa situação, a variância da variável transformada Y será inferior à da variável U.
Suponha que, no intervalo [0, 1], U seja uniforme e contínua e Y = - lnU. Nessa situação, a variância da variável transformada Y será inferior à da variável U.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564560
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.
Considere que X siga a distribuição contínua assimétrica, em torno da média, e possua mediana nula. Nessa situação, a transformação de Box-Cox Y= 2√X - 2 produzirá variável transformada, que seguirá a distribuição normal univariada.
Considere que X siga a distribuição contínua assimétrica, em torno da média, e possua mediana nula. Nessa situação, a transformação de Box-Cox Y= 2√X - 2 produzirá variável transformada, que seguirá a distribuição normal univariada.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564559
Estatística
Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações
computacionais, a transformação de variável é um recurso que
permite resolver problemas de não normalidade e de
heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue
o item seguinte.
A transformação de Box-Müller permite gerar duas distribuições normais independentes, com base em duas distribuições uniformes independentes.
A transformação de Box-Müller permite gerar duas distribuições normais independentes, com base em duas distribuições uniformes independentes.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564558
Estatística
A distribuição do número de erros (Y) registrados em um sistema computacional, do instante T = 0 até o instante T = t, é descrita pela distribuição de probabilidade condicional na forma P(Y = k | X = t) = (1 - e-t)e-kt, em que k = 0, 1, 2, ... representa uma possível realização da variável aleatória Y e X representa uma distribuição exponencial com média unitária.
A média condicional E(Y | X = t) é igual a (et -1)-1 , em que t > 0.
A média condicional E(Y | X = t) é igual a (et -1)-1 , em que t > 0.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564557
Estatística
A distribuição do número de erros (Y) registrados em um sistema computacional, do instante T = 0 até o instante T = t, é descrita pela distribuição de probabilidade condicional na forma P(Y = k | X = t) = (1 - e-t)e-kt, em que k = 0, 1, 2, ... representa uma possível realização da variável aleatória Y e X representa uma distribuição exponencial com média unitária.
A distribuição de probabilidades da variável aleatória Y é dada por
, em que k = 0, 1, 2, ....
A distribuição de probabilidades da variável aleatória Y é dada por
, em que k = 0, 1, 2, ....
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564556
Estatística
A distribuição do número de erros (Y) registrados em um sistema computacional, do instante T = 0 até o instante T = t, é descrita pela distribuição de probabilidade condicional na forma P(Y = k | X = t) = (1 - e-t)e-kt, em que k = 0, 1, 2, ... representa uma possível realização da variável aleatória Y e X representa uma distribuição exponencial com média unitária.
Para alguma constante positiva γ e para alguma medida de posição μ, a variável transformada Z = γ × (Y - μ) terá média nula e variância unitária.
Para alguma constante positiva γ e para alguma medida de posição μ, a variável transformada Z = γ × (Y - μ) terá média nula e variância unitária.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564555
Estatística
A distribuição do número de erros (Y) registrados em um sistema computacional, do instante T = 0 até o instante T = t, é descrita pela distribuição de probabilidade condicional na forma P(Y = k | X = t) = (1 - e-t)e-kt, em que k = 0, 1, 2, ... representa uma possível realização da variável aleatória Y e X representa uma distribuição exponencial com média unitária.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
Se μ é a média da variável aleatória Y, então 0 < μ < ∞.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
Se μ é a média da variável aleatória Y, então 0 < μ < ∞.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564554
Estatística
Em um espaço de probabilidade (Ω, Ψ, P), Ω representa o espaço amostral, Ψ é a álgebra de eventos e P é a medida de probabilidade.A respeito dos eventos não vazios A e B em (Ω, Ψ, P), julgue o item seguinte.
Se P(A) ≤ P(B), então A ⊂ B.
Se P(A) ≤ P(B), então A ⊂ B.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564553
Estatística
Em um espaço de probabilidade (Ω, Ψ, P), Ω representa o espaço amostral, Ψ é a álgebra de eventos e P é a medida de probabilidade.A respeito dos eventos não vazios A e B em (Ω, Ψ, P), julgue o item seguinte.
Se A e B forem eventos independentes e equiprováveis com P(A) = P(B) = 0,1, então P(A ∪ B) < 0,20.
Se A e B forem eventos independentes e equiprováveis com P(A) = P(B) = 0,1, então P(A ∪ B) < 0,20.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564552
Estatística
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0
Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0
A tabela acima mostra as quantidades, em milhões de unidades, de linhas de telefones fixos (X) e de celulares (Y), em determinada região do país, de 2003 a 2010. Tendo como referência os dados dessa tabela, julgue o item que se segue.
O diagrama de dispersão de X versus Y é a representação gráfica da distribuição de probabilidade conjunta entre essas variáveis.
X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0
Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0
A tabela acima mostra as quantidades, em milhões de unidades, de linhas de telefones fixos (X) e de celulares (Y), em determinada região do país, de 2003 a 2010. Tendo como referência os dados dessa tabela, julgue o item que se segue.
O diagrama de dispersão de X versus Y é a representação gráfica da distribuição de probabilidade conjunta entre essas variáveis.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564551
Estatística
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0
Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0
A tabela acima mostra as quantidades, em milhões de unidades, de linhas de telefones fixos (X) e de celulares (Y), em determinada região do país, de 2003 a 2010. Tendo como referência os dados dessa tabela, julgue o item que se segue.
Em relação às estatísticas de posição da variável X, observa-se que Mo = Q2 < Me, em que Mo é a moda, Q2 corresponde ao segundo quartil e Me é a média amostral. Essa relação sugere que a distribuição de X possui assimetria positiva (ou à direita).
X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0
Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0
A tabela acima mostra as quantidades, em milhões de unidades, de linhas de telefones fixos (X) e de celulares (Y), em determinada região do país, de 2003 a 2010. Tendo como referência os dados dessa tabela, julgue o item que se segue.
Em relação às estatísticas de posição da variável X, observa-se que Mo = Q2 < Me, em que Mo é a moda, Q2 corresponde ao segundo quartil e Me é a média amostral. Essa relação sugere que a distribuição de X possui assimetria positiva (ou à direita).
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE - 2013 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Estatística |
Q564550
Estatística
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0
Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0
A tabela acima mostra as quantidades, em milhões de unidades, de linhas de telefones fixos (X) e de celulares (Y), em determinada região do país, de 2003 a 2010. Tendo como referência os dados dessa tabela, julgue o item que se segue.
O intervalo entre quartis (ou intervalo interquartílico) da distribuição Y é superior a 108,5 × 106 .
X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0
Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0
A tabela acima mostra as quantidades, em milhões de unidades, de linhas de telefones fixos (X) e de celulares (Y), em determinada região do país, de 2003 a 2010. Tendo como referência os dados dessa tabela, julgue o item que se segue.
O intervalo entre quartis (ou intervalo interquartílico) da distribuição Y é superior a 108,5 × 106 .
Q553839
Estatística
Uma grande empresa com uma unidade central e três
filiais está interessada em comparar a média de horas
não trabalhadas devido a afastamento por motivos de
saúde de seus trabalhadores, entre suas quatro
unidades. Assinale a alternativa abaixo que mostre o
melhor teste estatístico para essa comparação.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DPF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2013 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Cargo 6 |
Q546852
Estatística
Texto associado
A distribuição da concentração de metais em cinzas de cigarros é uma fonte importante de informação que pode ser utilizada na área forense para identificar marcas de tabaco. Com esse objetivo, as concentrações de Zn, B, Mn, Fe, Mg, Cu, Ti, Al, Sr, Ca, Ba, Na, Li e K foram determinadas em duas marcas de tabaco (A e B) por espectrometria de emissão atômica com plasma indutivamente acoplado (ICP-AES). Para facilitar a interpretação dos dados, foi aplicada a técnica quimiométrica de análise de componentes principais (PCA). As figuras I e II abaixo apresentam os gráficos de escores e pesos obtidos, em que PC1 é o componente principal 1 e PC2 é o componente principal 2.
Com relação às técnicas de absorção e emissão atômica e à análise dos dados acima, julgue os itens de 68 a 73.
A PCA tem como principal objetivo reduzir a quantidade de
variáveis por meio da combinação linear das variáveis
originais, procedimento que elimina informações redundantes
e erros sistemáticos.
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