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Q57652 Estatística
Assinale a resposta INCORRETA.
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Q57651 Estatística
A tabela abaixo apresenta a distribuição do valor (em número de salários mínimos) do salário pago aos funcionários da fábrica Y no mês de maio de 2006. Calcule a média e a mediana do valor do salário pago pela fábrica Y no mês de maio de 2006.

Imagem 001.jpg

Alternativas
Q2952682 Estatística

Em uma lista de cem valores, oitenta são iguais a 1 e os demais são nulos. A variância dessa lista é igual a:

Alternativas
Q2952680 Estatística

A mediana da lista (1; 1; 3; 5; 9) vale

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Q2908504 Estatística

Seja X uma variável aleatória com distribuição normal padrão. Sabe-se que a probabilidade de X ser maior do que 1,96 desvio padrão é igual a 2,5%. Desse modo, se Y é uma variável normal com média 10 e variância 4, então a probabilidade de Y ser maior do que 6,08 e menor do que 10 é igual a

Alternativas
Q2908501 Estatística

Uma escola aplicou a mesma prova para duas turmas de alunos: turma T1 e turma T2. Como de praxe, quanto maior a nota obtida, melhor será considerado o desempenho do aluno. Sabe-se que a nota média da turma T1 foi igual a 75, a nota média da turma T2 foi igual a 70. Sabe-se, também, que a variância das notas é igual a 16 para as duas turmas. Fernando, que realizou o teste na turma T1, obteve nota igual a 75. Flávia, que realizou o teste na turma T2 obteve nota igual a 70. Deste modo pode-se concluir que:

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Q2254431 Estatística
 Em um mesmo período considerado, o índice de preços de Fisher (FP) é obtido calculando-se a média geométrica entre o índice de preços de Laspeyres (LP) e o índice de preços de Paasche (PP). Também, o índice de quantidade de Fisher (FQ) é obtido calculando-se a média geométrica entre o índice de quantidade de Laspeyres (LQ) e o índice de quantidade de Paasche (PQ).
Seja uma cesta de 8 produtos com seus respectivos preços e quantidades nas épocas 1 e 2 e as seguintes informações :
Imagem associada para resolução da questão
Tomando como base a época 1 e calculando os índices no período de 1 a 2, tem-se que (FP)2 e (FQ)2 são, respectivamente,
Alternativas
Q2254430 Estatística
Seja um modelo auto-regressivo de ordem 1, ou AR(1), em que εt caracteriza o processo conhecido como ruído branco:
yt =θ yt–1εt , com θ > 0
Sabendo-se que θ = 1 - 2k / k - 1 , sendo k um número real, e também que a série yt é estacionária, tem-se que:
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Q2254429 Estatística
 A análise do comportamento das vendas de uma empresa durante os últimos anos permitiu apurar uma tendência linear de crescimento ao longo do tempo com sazonalidade.
Por meio do método dos mínimos quadrados, a empresa deduziu a reta de tendência como sendo Yt = 5 + 25 t, em que Yt são as vendas, em milhares de reais, em t, que representa o trimestre correspondente das vendas (t = 1 é o primeiro trimestre de 2001; t = 2 é o segundo trimestre de 2001, e assim por diante).
Esta empresa poderá adotar o modelo multiplicativo, caso se verifique que os movimentos estejam associados ao nível de tendência, ou adotar o modelo aditivo, caso se verifique movimentos em torno da tendência que não dependam de seu nível.
O quadro a seguir fornece os fatores sazonais, caso seja adotado o modelo multiplicativo, e as médias das diferenças (vendas observadas menos vendas obtidas pela tendência) por trimestre, caso seja adotado o modelo aditivo. 
Imagem associada para resolução da questão

A previsão de vendas, em milhares de reais, para o primeiro trimestre de 2006 é
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Q2254428 Estatística
     Uma das principais aplicações da Econometria tem sido sua utilização na obtenção de modelos que explicam a procura de produtos nos diversos setores da Economia. Por exemplo, em um determinado país, adotou-se o modelo zi α + βxiγyiεi para avaliar a demanda per capita de um determinado produto, com base em observações nos últimos dez anos. 

Dados:

• zi = ln(Qi ), em que ln é o logaritmo neperiano (ln(e) 1) e Qi um índice representando a demanda per capita do produto no ano i;

• xi = ln(Pi ), em que Pi é o índice de preço do produto no ano i;

• yi = ln(Ri ), em que Ri é a renda per capita do país no ano i;

• αβ, e γ são parâmetros desconhecidos;

• εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear múltipla.

Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se a equação do plano :

^zi = 4 – 0,12xi + 0,76 yi

Dados obtidos do quadro de análise de variância:
Soma dos quadrados referente à regressão: 0,6160
Variação residual: 0,0140
 Com relação à equação do plano ajustado pelo método dos mínimos quadrados e considerando o quadro de análise de variância correspondente, é correto afirmar que:
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Q2254427 Estatística
     Uma das principais aplicações da Econometria tem sido sua utilização na obtenção de modelos que explicam a procura de produtos nos diversos setores da Economia. Por exemplo, em um determinado país, adotou-se o modelo zi α + βxiγyiεi para avaliar a demanda per capita de um determinado produto, com base em observações nos últimos dez anos. 

Dados:

• zi = ln(Qi ), em que ln é o logaritmo neperiano (ln(e) 1) e Qi um índice representando a demanda per capita do produto no ano i;

• xi = ln(Pi ), em que Pi é o índice de preço do produto no ano i;

• yi = ln(Ri ), em que Ri é a renda per capita do país no ano i;

• αβ, e γ são parâmetros desconhecidos;

• εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear múltipla.

Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se a equação do plano :

^zi = 4 – 0,12xi + 0,76 yi

Dados obtidos do quadro de análise de variância:
Soma dos quadrados referente à regressão: 0,6160
Variação residual: 0,0140
Considerando a equação do plano obtida pelo método dos mínimos quadrados para esse país, o valor da previsão em um determinado ano do índice de demanda per capita Q do produto analisado em função do índice de preço P e uma renda per capita R (P . 0) pode ser obtido pela fórmula:
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Q2254426 Estatística
       Uma empresa, com a finalidade de determinar a relação entre os gastos anuais com propaganda (X), em R$ 1 000,00, e o lucro bruto anual (Y), em R$ 1 000,00, optou por utilizar o modelo linear simples Yiα + β Xiεi, em que Yi é o valor do lucro bruto auferido no ano i, Xi é o valor gasto com propaganda no ano i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples (α e β são parâmetros desconhecidos).

       Considerou, para o estudo, as seguintes informações referentes às observações nos últimos 10 anos da empresa:

Montando o quadro de análise de variância, tem-se que 
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Q2254425 Estatística
       Uma empresa, com a finalidade de determinar a relação entre os gastos anuais com propaganda (X), em R$ 1 000,00, e o lucro bruto anual (Y), em R$ 1 000,00, optou por utilizar o modelo linear simples Yiα + β Xiεi, em que Yi é o valor do lucro bruto auferido no ano i, Xi é o valor gasto com propaganda no ano i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples (α e β são parâmetros desconhecidos).

       Considerou, para o estudo, as seguintes informações referentes às observações nos últimos 10 anos da empresa:

Utilizando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, tem-se que, caso haja um gasto anual com propaganda de 80 mil reais, a previsão do lucro bruto anual, em mil reais, será de
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Q2254424 Estatística
Uma amostra aleatória de 100 valores de aluguéis em uma cidade forneceu um valor médio de R$ 600,00. O desvio padrão da população, considerada normal e de tamanho infinito, é de R$ 250,00. Deseja-se saber se o valor médio encontrado na amostra é superior ao valor de R$ 550,00, que se supõe ser a média verdadeira, ao nível de significância α. Seja Zα o escore da curva normal padrão tal que P(Z > Zα) = α, H0 a hipótese nula do teste (μ = 550) e H1 a hipótese alternativa (μ > 550). Sabendo-se que H0 foi rejeitada, tem-se que
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Q2254423 Estatística
Os preços de um determinado produto vendido no mercado têm uma distribuição normal com desvio padrão populacional de R$ 20,00. Por meio de pesquisa realizada com uma amostra aleatória de tamanho 100, com um determinado nível de confiança, apurou-se, para a média destes preços, um intervalo de confiança sendo [R$ 61,08 ; R$ 68,92]. A mesma média amostral foi obtida quadruplicando o tamanho da amostra anterior e utilizando também o mesmo nível de confiança. Nos dois casos considerou-se infinito o tamanho da população. O novo intervalo de confiança encontrado no segundo caso foi 
Alternativas
Q2254422 Estatística
Sejam X e Y duas variáveis aleatórias e
I. E(X) e E(Y) as expectâncias de X e Y, respectivamente; II. Var(X) e Var(Y) as variâncias de X e Y, respectivamente; III. Cov(X,Y) a covariância de X e Y.
Tem-se, em qualquer situação,
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Q2254421 Estatística
A média aritmética dos valores das vendas diárias realizadas pelas 50 empresas do Setor A é de R$ 1 000,00, com desvio padrão de R$ 100,00. Sabe-se ainda que a média aritmética dos valores das vendas diárias realizadas pelas 200 empresas do Setor B é de R$ 2 000,00, com desvio padrão de R$ 200,00. A variância em (R$)2 dos valores das vendas diárias realizadas pelos dois setores reunidos é
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Q2254420 Estatística
Um empresário, investindo em um determinado empreendimento, espera ter os seguintes lucros em função dos cenários “Bom”, “Médio” e “Ruim”: Imagem associada para resolução da questão

A expectância e a variância do respectivo lucro são, em R$ e (R$)2 , respectivamente,
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Q2254419 Estatística
Do total de títulos em poder de um investidor, 1/8 é do tipo T1, 1/4 é do tipo T2 e o restante do tipo T3. Sabe-se que as probabilidades de se obter uma taxa real de juros positiva com estas aplicações são 0,60 com T1, 0,70 com T2 e 0,80 com T3. Se for escolhido um título aleatoriamente entre estes em poder do investidor e verificarem-se que apresentou uma taxa real de juros não positiva, a probabilidade dele ser do tipo T3 é
Alternativas
Q2254418 Estatística

 Uma variável aleatória contínua X tem a seguinte função densidade de probabilidade:

Imagem associada para resolução da questão


Sendo K uma constante, seu valor é igual a 

Alternativas
Respostas
13861: C
13862: A
13863: C
13864: A
13865: c
13866: b
13867: B
13868: E
13869: A
13870: D
13871: C
13872: D
13873: B
13874: C
13875: A
13876: D
13877: C
13878: B
13879: E
13880: E