Questões Militares
Para oficial do quadro complementar
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Q2262108
Estatística
Sobre o efeito do planejamento amostral. Seja Vpr a variância do estimador da média populacional considerando a utilização de um planejamento com amostragem estratificada com alocação proporcional, Vot a variância do
estimador da média populacional, considerando a utilização de um planejamento com amostragem estratificada
com alocação ótima e seja Vc a variância do estimador
da média populacional, considerando a utilização de um
planejamento com amostragem aleatória simples com reposição. Pode-se afirmar que:
Q2262107
Estatística
Para responder à questão, considere o teste
estatístico adequado. Considere o nível de significância de
0,05. Dado φ(1,645)=0,95, φ(1,96)=0,975, F(1,691)=0,95,
F(2,03)=0,975, sendo φ a função de distribuição acumulada
normal padrão e F a função de distribuição acumulada t de
Student com 34 graus de liberdade.
Considere o teste de hipóteses: H0:μ1 = μ2 contra H1:μ1 ≠ μ2 com variâncias conhecidas . Suponha que os tamanhos das amostras sejam n1 = 16 e n2 = 20 e que as médias amostrais sejam
= 18,4.
É possível concluir em favor de H0
?
Considere o teste de hipóteses: H0:μ1 = μ2 contra H1:μ1 ≠ μ2 com variâncias conhecidas . Suponha que os tamanhos das amostras sejam n1 = 16 e n2 = 20 e que as médias amostrais sejam
= 18,4.
É possível concluir em favor de H0
?
Q2262106
Estatística
O tempo médio de utilização de um eletrodoméstico, tem,
supostamente, distribuição normal com média de 10 meses. Com o objetivo de prolongar o tempo de utilização
deste aparelho, os fabricantes incluíram um novo material, mais resistente, no processo de fabricação. Após a
inclusão do novo material, foram testados 16 aparelhos,
obtendo-se respectivamente os valores de 12 e 3 para a
média e desvio padrão amostrais. Esses resultados mostram evidências do aumento do tempo de utilização do
eletrodoméstico?
Dado: φ(1,645)=0,95, φ (1,96)=0,975, F(1,753)=0,95, F(2,131)=0,975; sendo φ a função de distribuição acumulada normal padrão e F a função de distribuição acumulada t de Student com 15 graus de liberdade.
Dado: φ(1,645)=0,95, φ (1,96)=0,975, F(1,753)=0,95, F(2,131)=0,975; sendo φ a função de distribuição acumulada normal padrão e F a função de distribuição acumulada t de Student com 15 graus de liberdade.
Q2262105
Estatística
Para responder à questão, utilize o teste estatístico adequado considerando o nível de 0,05 de significância. Dado φ(1,645)=0,95 e φ(1,96)=0,975; sendo φ a função
de distribuição acumulada normal padrão.
Um fabricante realiza periodicamente uma pesquisa para verificar a aceitação do seu produto. Para manter o produto no mercado, o fabricante precisa que a proporção de consumidores satisfeitos seja de pelo menos 0,90. Realizou-se uma pesquisa com 100 consumidores, dos quais 85 relataram que estão satisfeitos com o produto. Esses dados mostram que o fabricante deve retirar o produto do mercado?
Um fabricante realiza periodicamente uma pesquisa para verificar a aceitação do seu produto. Para manter o produto no mercado, o fabricante precisa que a proporção de consumidores satisfeitos seja de pelo menos 0,90. Realizou-se uma pesquisa com 100 consumidores, dos quais 85 relataram que estão satisfeitos com o produto. Esses dados mostram que o fabricante deve retirar o produto do mercado?
Q2262104
Estatística
Ao realizar um teste de hipóteses, o pesquisador pode
chegar a uma decisão correta como também pode tomar
uma decisão incorreta, sendo possível a ocorrência de
dois tipos de erros: rejeitar a hipótese nula quando ela é
verdadeira ou falhar em rejeitar a hipótese nula quando
ela é falsa. O que é o nível de significância (geralmente
representado por α) em um teste de hipóteses?
Q2262103
Estatística
Deseja-se obter uma equação que descreva o comportamento da variável Y=salário dos funcionários da empresa
A em função da variável X=tempo em que trabalha na
empresa e verificar se essa relação é estatisticamente
significativa. Dispõe-se do arquivo dados no formato
RData no qual estão armazenadas as variáveis X e Y.
A forma correta para obter a equação de uma regressão
linear simples e verificar se o modelo ajustado é significativo, utilizando o software R é dada por:
Q2262102
Estatística
Considere o conjunto de dados dos funcionários de uma
empresa em que estão disponíveis as variáveis X e Y,
sendo a variável X uma variável categórica que contém
a função que o funcionário desempenha na empresa e
a variável Y uma variável numérica com os salários dos
funcionários. Para calcular o valor médio dos salários de
acordo com a função desempenhada na empresa utilizando o software R pode-se executar o comando:
Q2262101
Estatística
Um estatístico recém formado recebe uma demanda de
análise de um banco de dados. Na dúvida sobre as condições do uso da regressão logística, busca nas referências a teoria dessa técnica. Sobre uma regressão logística binária é correto afirmar que seu uso
Q2262100
Estatística
Na possibilidade de exemplificar o fenômeno de como os
exercícios aeróbicos e a ingestão de calorias podem afetar o peso, quarenta oficiais recém ingressados no exército aceitaram participar de um estudo e, durante uma
semana, anotou-se minuciosamente o número de minutos de exercícios aeróbicos que praticaram, junto com
sua ingestão calórica (Kcal) diária. Desses dados, primeiramente, avaliou-se a associação entre as variáveis
X = ‘tempo de exercício físico realizado’ e Y = ‘calorias
ingeridas’ por meio de um gráfico de dispersão. Deste
gráfico não se pode concluir muita coisa, por esse motivo, quantificou-se essa associação, resultando em um
coeficiente de correlação r = – 0,2515. Para confirmar a
existência de associação ou não entre as variáveis, aplicou-se o teste de hipótese para correlação zero, ou seja,
H0
: ρ = 0 (sendo ρ o coeficiente de correlação linear de
Pearson populacional), obtendo-se um valor-p de 0,4071.
Considere que ambas as variáveis possuem distribuição
normal e que para todas as análises necessárias fixou-se
um nível de confiança de 95%. Assim, é possível afirmar
corretamente que:
Q2262099
Estatística
Fazer diversos treinamentos para saber como agir diante de situações de emergências é uma das principais exigências
para se trabalhar em áreas em que a tomada de decisão deve ser feita com urgência. No intuito de reforçar e ilustrar esse
conceito aos novos ingressantes no serviço militar, um estudo, com 10 alunos, foi realizado, associando o número de horas de treinamento de cada indivíduo (X) com o número de acidentes causados(Y). Supondo que todas as pressuposições
necessárias para a obtenção de um modelo de regressão linear simples foram satisfeitas, e que esse modelo se ajustou
bem aos dados, o modelo estimado obtido foi:
Com relação ao exposto, é correto afirmar:
Com relação ao exposto, é correto afirmar:
Q2262098
Estatística
Para um estudo de saúde foram avaliadas as idades de 13 homens, relacionando-as com sua pressão arterial (mmHg).
Devido ao comportamento e a associação dessas variáveis, foi inicialmente ajustado um modelo de regressão linear
simples, sendo a idade a variável independente. O quadro da análise de variância deste modelo de regressão trouxe as
informações a seguir:
* gl: graus de liberdade; ** SQ: Soma de quadrados *** QM: Quadrado médio; #F: Valor F calculado.
Com base no exposto, é correto afirmar que
* gl: graus de liberdade; ** SQ: Soma de quadrados *** QM: Quadrado médio; #F: Valor F calculado.
Com base no exposto, é correto afirmar que
Q2262097
Estatística
Pensando na saúde dos novos cadetes, para avaliar a
efetividade de uma dieta combinada com um programa
de exercícios físicos no controle de triglicerídeos, 16 cadetes foram sorteados para participar de um estudo. Avaliou-se a taxa de triglicerídeos antes (ml/dL) de começar
a dieta com o programa e eles foram reavaliados após a
dieta com o programa. Deseja-se verificar se as taxas de
triglicerídeos antes (X) e depois (Y) da dieta com esse
programa de exercícios físicos são iguais. Considere as
seguintes informações:
(i) Seja Di = Xi – Yi , onde i = 1, 2, ..., 16; (ii)
Di
= 192; (iii) A variância amostral sendo S2D= 6,25;
(iv) P(T > 1,341) = 0,10; P(T > 1,753) = 0,05; P(T > 2,131) = 0,025, em que T é uma variável aleatória contínua com distribuição t de Student com 15 graus de liberdade.
O intervalo de confiança de 90% e a conclusão desse estudo foram, respectivamente:
(i) Seja Di = Xi – Yi , onde i = 1, 2, ..., 16; (ii)
Di
= 192; (iii) A variância amostral sendo S2D= 6,25; (iv) P(T > 1,341) = 0,10; P(T > 1,753) = 0,05; P(T > 2,131) = 0,025, em que T é uma variável aleatória contínua com distribuição t de Student com 15 graus de liberdade.
O intervalo de confiança de 90% e a conclusão desse estudo foram, respectivamente:
Q2262096
Estatística
As definições e outras propriedades de estimadores não
fornecem qualquer orientação acerca de como bons estimadores podem ser obtidos. Por essa necessidade, surgem alguns métodos de estimação pontual; entre esses,
os mais usados são o método dos momentos, o método
dos mínimos quadrados e o método da máxima verossimilhança. Em relação a estes métodos de estimação, é
correto afirmar:
Q2262095
Estatística
A inferência estatística tem por objetivo fazer generalizações sobre uma população com base nos dados de
amostra. Um dos itens básicos nesse processo é a estimação de parâmetros, que pode ser realizado por ponto
ou por intervalo. Um estimador 
do parâmetro θ é qualquer função das observações de uma amostra aleatória
de tamanho n da variável X com função de distribuição de
probabilidade (ou função de probabilidade), f(X|θ), ou
seja, = f(X1
, X2, ..., Xn
). Logo, um estimador também é
uma variável aleatória. Considerando que:
E(.) é a função esperança;
Var(.) é a função variância;
B(.) é a função viés; e
é o limite da função quando n tende ao infinito.
Sobre as propriedades desejáveis dos estimadores, assinale a alternativa correta.
do parâmetro θ é qualquer função das observações de uma amostra aleatória
de tamanho n da variável X com função de distribuição de
probabilidade (ou função de probabilidade), f(X|θ), ou
seja, = f(X1
, X2, ..., Xn
). Logo, um estimador também é
uma variável aleatória. Considerando que: E(.) é a função esperança;
Var(.) é a função variância;
B(.) é a função viés; e
é o limite da função quando n tende ao infinito.
Sobre as propriedades desejáveis dos estimadores, assinale a alternativa correta.
Q2262094
Estatística
Para que novas estratégias de treinamento possam ser
pensadas, uma escola de tiro gostaria de avaliar o treinamento dado aos seus alunos. Dessa forma, sorteou-se
64 alunos com o mesmo tempo de horas de treinamento
e cada um destes realizou apenas um tiro. Destes, 32
acertaram o alvo. Considere que a probabilidade de um
aluno acertar o alvo seja a mesma para todos e que os
alunos são independentes entre si. Dado φ(1,645)=0,95,
φ(1,96)=0,975, F(1,696)=0,95, F(2,04)=0,975; sendo φ a
função de distribuição normal padrão e F a função de distribuição acumulada t de Student com 31 graus de liberdade. A estimativa intervalar clássica para essa situação,
considerando um nível de significância de 5%, será:
Q2262093
Estatística
Um dos grandes desafios do uso da inferência Bayesiana
é a especificação da distribuição a priori dos parâmetros
do(s) modelo(s), pois cada problema é único e tem um
contexto real próprio e os graus de conhecimento variam
de pesquisador para pesquisador. No processo de elicitação (especificação de distribuições de probabilidade para
os parâmetros baseado em crenças e conhecimentos de
uma ou mais pessoas), sobre o uso de priori(s) é correto
afirmar que
Q2262092
Estatística
O comandante do exército solicita ao oficial, especialista em estatística, uma análise dos dados obtidos em sua
missão para poder tomar decisões em relação aos próximos passos. Nessa primeira conversa, o oficial pergunta
ao comandante qual é o tipo de inferência que ele deseja
que seja realizada. Em relação aos dois tipos de inferência (Clássica ou Bayesiana) é correto afirmar:
Q2262091
Estatística
Seja o modelo autorregressivo de médias móveis:
yt = 2 + 0,7yt-1 – 0,3εt-1 + 0,5εt-2 + εt
Nesse contexto, a notação correta que define o modelo matemático anterior é
Q2262090
Estatística
A notação de um modelo sazonal ARIMA(0,0,1)(1,0,0)12,
denota que:
Q2262089
Estatística
Uma empresa buscou investigar o efeito de diferentes provedores de internet. Para atingir este objetivo, realizou-se um experimento unifatorial utilizando o modelo de
fator aleatório. Quatro provedores foram selecionados
aleatoriamente, e para cada provedor foram realizados
10 testes de velocidade de internet em momentos aleatórios. Ao realizar a Análise de Variância, obteve-se Soma
de Quadrados de 1830 para os provedores e Soma de
Quadrados de 5400 para o Resíduo. Neste contexto, o
valor estimado da componente de variância do efeito dos
provedores é:
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