Questões Militares
Para estatística
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Q3542069
Estatística
Analise a amostra abaixo.
Com base nessas informações, assinale a opção que apresenta a média aritmética, a mediana e a moda, respectivamente.
Com base nessas informações, assinale a opção que apresenta a média aritmética, a mediana e a moda, respectivamente.
Q3542046
Estatística
Assinale a opção que apresenta a medida que é
denominada pelo grau de achatamento de uma
distribuição em relação a uma distribuição padrão (curva
normal).
Q3542041
Estatística
Assinale a opção que NÃO se enquadra como
separatrizes.
Q3542036
Estatística
Analisando uma amostra, assinale a opção que apresenta
a média aritmética dos quadrados dos desvios e a raiz
quadrada dessa média, respectivamente.
Q3542030
Estatística
Concernente aos elementos de uma distribuição numérica
de frequência, a diferença entre o valor máximo e o valor
mínimo da amostra é definida por:
Q3487211
Estatística
Ao analisar o Polígono de Frequência, pode‐se concluir
que a frequência acumulada da 4ª classe da Distribuição
representada é ______.
Q3266537
Estatística
Sobre o teste qui-quadrado, é correto afirmar:
Q3266536
Estatística
Um pesquisador em educação infantil deseja verificar
se existe (ou não) associação entre desenvolvimento da
fala e o engatinhar (se engatinhou ou não engatinhou) de
bebês de uma determinada região. Para isso, ele observou uma amostra de 70 bebês de uma mesma faixa etária e sexo. Na tabela a seguir é apresentado um resumo
(frequências absolutas) obtido desse estudo.
Considerando um nível de significância de 10%, o valor aproximado calculado do teste (utilize para os cálculos os valores inteiros aproximados das frequências esperadas), juntamente com a sua conclusão, são, respectivamente:
Considerando um nível de significância de 10%, o valor aproximado calculado do teste (utilize para os cálculos os valores inteiros aproximados das frequências esperadas), juntamente com a sua conclusão, são, respectivamente:
Q3266535
Estatística
Um modelo de regressão linear simples (Yi = a + b Xi + ei,
sendo i = 1, 2, ...,33) foi ajustado a uma amostra aleatória de uma determinada população, onde se obteve as
seguintes informações referentes à análise de variância desse modelo: (i) a soma de quadrados referente a
regressão foi igual a 3390; e (ii) a soma de quadrados
totais foi igual a 3713. A estimativa não viciada para a
variância populacional e a interpretação do coeficiente de
determinação desse modelo são, respectivamente:
Q3266534
Estatística
No ajuste de qualquer modelo estatístico, uma das principais tarefas do analista é avaliar se as pressuposições
assumidas por determinada metodologia são satisfeitas,
bem como a qualidade desse ajuste aos dados. Para
isso, fazer uma análise de resíduos se torna imprescindível. Há três tipos de violações das suposições que são
prontamente detectados por meio do uso de gráficos
residuais; são elas: (i) presença de valores discrepantes;
(ii) variância do erro heterogênea; e (iii) especificação do
modelo inadequada.
Diante disso, o gráfico de valores preditos
versus resíduos padronizados (ei), que indica uma especificação do
modelo inadequada para a situação em estudo, é:
Diante disso, o gráfico de valores preditos
versus resíduos padronizados (ei), que indica uma especificação do
modelo inadequada para a situação em estudo, é:
Q3266533
Estatística
Em relação ao coeficiente de correlação de Pearson
populacional e amostral (ρ e r, respectivamente), é correto afirmar:
Q3266532
Estatística
São vários os procedimentos para a busca do “subconjunto ótimo” de variáveis, na ausência da ortogonalidade, para
obter uma equação de estimação adequada que relaciona
uma variável Y a todas ou a um subconjunto de variáveis
independentes. Considere o seguinte procedimento:
PASSO 1: Escolha a variável que fornece a maior soma de quadrados da regressão em regressão linear simples com Y ou, de maneira equivalente, que forneça o maior valor de R2. Chamaremos essa variável inicial de X1.
PASSO 2: Escolha a variável que, quando inserida no modelo, fornece o maior aumento em R2, na presença de X1, sobre o valor de R2 encontrado no passo 1, isto é, a variável Xj para a qual:
R(βj |β1) = R(β1, βj) – R(β1)
é maior. Vamos chamá-la de variável X2. O modelo de regressão com X1 e X2 é, então, ajustado e R2 é observado.
PASSO 3: Escolha a variável Xj que fornece o maior valor de:
R(βj |β1, β2) = R(β1, β2, βj) – R(β1, β2),
resultando novamente em um aumento em R2 sobre aquele dado no PASSO 2. Ao chamar essa variável de X3, agora temos um modelo de regressão que envolve X1, X2 e X3. Esse processo é continuado até que a variável inserida mais recentemente falhe ao produzir um aumento significativo na regressão explicada. Tal aumento pode ser determinado em cada passo, devendo-se usar o teste F (ou t) apropriado.
Por exemplo, no PASSO 2, o valor:
pode ser determinado para testar a adequação de X2
no modelo. De maneira similar, no PASSO 3 a razão: 
testa a adequação de X3
no modelo.
Se f < f(1, n-3; α) no PASSO 2, para um nível de significância preestabelecido, X2 não é incluído e o processo é encerrado, resultando em uma equação linear simples que relaciona Y e X1.
Contudo, se f >f(1, n-3; α) deve-se seguir para o PASSO 3. Novamente, se f < f(1, n-4; α) no PASSO 3, X3 não é incluído e o processo é encerrado com a equação de regressão apropriada que contém as variáveis X1 e X2.
Notações utilizadas:
R2 é o coeficiente de determinação do modelo de regressão;
R(.) é a soma dos quadrados do modelo de regressão em questão;
βj é o coeficiente do modelo de regressão que acompanha a variável Xj;
A notação ‘|’ indica a probabilidade condicional;
é o quadrado do erro médio para o modelo que
contém as variáveis X1 e X2;
é o quadrado do erro médio para o modelo que
contém as variáveis X1, X2 e X3.
Essa descrição se refere ao método de seleção de variáveis:
PASSO 1: Escolha a variável que fornece a maior soma de quadrados da regressão em regressão linear simples com Y ou, de maneira equivalente, que forneça o maior valor de R2. Chamaremos essa variável inicial de X1.
PASSO 2: Escolha a variável que, quando inserida no modelo, fornece o maior aumento em R2, na presença de X1, sobre o valor de R2 encontrado no passo 1, isto é, a variável Xj para a qual:
R(βj |β1) = R(β1, βj) – R(β1)
é maior. Vamos chamá-la de variável X2. O modelo de regressão com X1 e X2 é, então, ajustado e R2 é observado.
PASSO 3: Escolha a variável Xj que fornece o maior valor de:
R(βj |β1, β2) = R(β1, β2, βj) – R(β1, β2),
resultando novamente em um aumento em R2 sobre aquele dado no PASSO 2. Ao chamar essa variável de X3, agora temos um modelo de regressão que envolve X1, X2 e X3. Esse processo é continuado até que a variável inserida mais recentemente falhe ao produzir um aumento significativo na regressão explicada. Tal aumento pode ser determinado em cada passo, devendo-se usar o teste F (ou t) apropriado.
Por exemplo, no PASSO 2, o valor:
pode ser determinado para testar a adequação de X2
no modelo. De maneira similar, no PASSO 3 a razão: testa a adequação de X3
no modelo. Se f < f(1, n-3; α) no PASSO 2, para um nível de significância preestabelecido, X2 não é incluído e o processo é encerrado, resultando em uma equação linear simples que relaciona Y e X1.
Contudo, se f >f(1, n-3; α) deve-se seguir para o PASSO 3. Novamente, se f < f(1, n-4; α) no PASSO 3, X3 não é incluído e o processo é encerrado com a equação de regressão apropriada que contém as variáveis X1 e X2.
Notações utilizadas:
R2 é o coeficiente de determinação do modelo de regressão;
R(.) é a soma dos quadrados do modelo de regressão em questão;
βj é o coeficiente do modelo de regressão que acompanha a variável Xj;
A notação ‘|’ indica a probabilidade condicional;
é o quadrado do erro médio para o modelo que
contém as variáveis X1 e X2; é o quadrado do erro médio para o modelo que
contém as variáveis X1, X2 e X3. Essa descrição se refere ao método de seleção de variáveis:
Q3266531
Estatística
Considere a população de crianças, do sexo masculino,
de faixa etária de 6 a 7 anos de uma determinada região.
É de desejo realizar o seguinte teste de hipóteses para
a proporção (p) de crianças com o índice de massa corpórea (IMC) maior que 30 dessa população (que é normalmente distribuída para essa variável): p = 0,6 contra
p > 0,6. Fixando um nível de significância de 5%; considerando pc
o um ponto crítico para a tomada de decisão e
o estimador 
da verdadeira proporção de crianças com
o índice de massa corpórea (IMC) maior que 30, p, é correto afirmar que:
da verdadeira proporção de crianças com
o índice de massa corpórea (IMC) maior que 30, p, é correto afirmar que:
Q3266530
Estatística
A abordagem do teste de hipóteses para a inferência estatística é muito próxima à abordagem do intervalo
de confiança. Essa equivalência se estende às diferenças entre duas médias, variâncias, razão de variâncias
e assim por diante. Para o caso de uma única média
populacional µ com variância σ2
conhecida, considerando um nível de significância α e uma amostra aleatória de
tamanho n dessa população, é correto afirmar:
Q3266529
Estatística
Em uma fábrica de ar-condicionado, nove máquinas do mesmo modelo foram selecionadas aleatoriamente a fim
de determinar o efeito da limpeza do filtro de ar no gasto de energia elétrica. Todas as máquinas novas foram
instaladas em um mesmo lado de um prédio, e durante
dois meses (numa mesma estação do ano) foram ligadas
durante o mesmo período por dia, numa mesma temperatura. O gasto médio diário em kW da última semana apresentou um valor de 156. Terminado esse mês, foi realizada
a limpeza do filtro de ar de todas as máquinas e, durante
mais uma semana, elas foram ligadas nas mesmas condições. No final do último dia, calculou-se o consumo médio,
resultando no valor de 140 kW. O desvio-padrão da diferença entre o consumo antes da limpeza menos o consumo depois da limpeza foi de 15 kW. Ao nível de 5%, de
significância, foram testadas as hipóteses: de o consumo
médio antes ser igual ao consumo médio depois da limpeza das máquinas contra o consumo médio antes ser
maior que o consumo médio depois da limpeza. O valor
calculado da estatística de teste e sua conclusão para
esse teste de hipóteses são, respectivamente:
Q3266528
Estatística
Um fabricante de pilhas AAA afirma que a vida útil delas
tem distribuição aproximadamente normal com média
de 0,17 ano e desvio-padrão de 0,3 ano. Uma amostra
aleatória de 37 dessas pilhas apresentou um desvio-
-padrão de 0,4 ano. Considerando a hipótese alternativa
de o desvio-padrão ser maior que 0,3 ano, o resultado
do valor da estatística calculada e a conclusão desse
teste de hipótese ao nível de significância de 0,05 serão
respectivamente:
Q3266527
Estatística
Considere a realização dos seguintes experimentos:
• Experimento I: anota-se a face superior do lançamento de três moedas.
• Experimento II: anota-se a face superior do lançamento de dois dados.
• Experimento III: anota-se a face superior do lançamento de duas moedas e três dados.
Considere que todos os dados utilizados nesses experimentos têm seis faces. O número de elementos do espaço amostral de cada experimento é respectivamente:
• Experimento I: anota-se a face superior do lançamento de três moedas.
• Experimento II: anota-se a face superior do lançamento de dois dados.
• Experimento III: anota-se a face superior do lançamento de duas moedas e três dados.
Considere que todos os dados utilizados nesses experimentos têm seis faces. O número de elementos do espaço amostral de cada experimento é respectivamente:
Q3266526
Estatística
Considere que a função de densidade da variável aleatória contínua uniforme, X, no intervalo [13, 25] modela
razoavelmente um fenômeno de interesse. Dessa forma,
o valor esperado e a variância dessa variável aleatória
serão respectivamente:
Q3266525
Estatística
Arrecadações de objetos novos e usados com a população são ações que o exército costuma realizar para ajudar os necessitados depois de alguma tragédia. Contudo,
objetos usados nem sempre chegam em bom estado e,
por isso, necessitam de algum conserto antes de serem
distribuídos. Um levantamento feito em uma dessas
ações, que arrecadou 900 itens, gerou a seguinte relação
de materiais e a situação desses itens:
A probabilidade de pegar, ao acaso, uma roupa ou um item que precise de conserto é igual a:
A probabilidade de pegar, ao acaso, uma roupa ou um item que precise de conserto é igual a:
Q3266524
Estatística
Considere X uma variável aleatória discreta, em que X ~ Binomial(n, p).
Sobre essa distribuição, é correto afirmar que
Sobre essa distribuição, é correto afirmar que
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