Questões de Concurso Sobre conhecimentos de estatística em estatística

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Q2099853 Estatística
Um estudo procurou modelar o número de estabelecimentos comerciais no setor censitário i (Yi ) em função de variáveis sócio-econômicas X1i , X2i , X3i , X4i e X5i . O relatório desse estudo apresentou os seguintes modelos de regressão:


em que  representa o erro aleatório da i-ésima observação, seguindo uma distribuição normal com média zero e variância F2 .

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


Uma avaliação sobre a existência de correlação entre os resíduos pode ser feita pelo teste de Durbin-Watson.

Alternativas
Q2099852 Estatística
Um estudo procurou modelar o número de estabelecimentos comerciais no setor censitário i (Yi ) em função de variáveis sócio-econômicas X1i , X2i , X3i , X4i e X5i . O relatório desse estudo apresentou os seguintes modelos de regressão:


em que  representa o erro aleatório da i-ésima observação, seguindo uma distribuição normal com média zero e variância F2 .

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


O VIF (variance inflation fator) é uma medida útil para avaliar a multicolineariedade entre as variáveis explicativas.

Alternativas
Q2099851 Estatística
Um estudo procurou modelar o número de estabelecimentos comerciais no setor censitário i (Yi ) em função de variáveis sócio-econômicas X1i , X2i , X3i , X4i e X5i . O relatório desse estudo apresentou os seguintes modelos de regressão:


em que  representa o erro aleatório da i-ésima observação, seguindo uma distribuição normal com média zero e variância F2 .

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis Y e X1 é negativo.

Alternativas
Q2099850 Estatística
Um estudo procurou modelar o número de estabelecimentos comerciais no setor censitário i (Yi ) em função de variáveis sócio-econômicas X1i , X2i , X3i , X4i e X5i . O relatório desse estudo apresentou os seguintes modelos de regressão:


em que  representa o erro aleatório da i-ésima observação, seguindo uma distribuição normal com média zero e variância F2 .

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


O valor do critério de informação de Akaike (AIC) diminui à medida que a estimativa para σ2 diminui.

Alternativas
Q2099849 Estatística
Um estudo procurou modelar o número de estabelecimentos comerciais no setor censitário i (Yi ) em função de variáveis sócio-econômicas X1i , X2i , X3i , X4i e X5i . O relatório desse estudo apresentou os seguintes modelos de regressão:


em que  representa o erro aleatório da i-ésima observação, seguindo uma distribuição normal com média zero e variância F2 .

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


O critério de informação de Akaike (AIC) é uma medida para o diagnóstico do modelo, avaliando a adequação do modelo ajustado.

Alternativas
Q2099848 Estatística
Um estudo procurou modelar o número de estabelecimentos comerciais no setor censitário i (Yi ) em função de variáveis sócio-econômicas X1i , X2i , X3i , X4i e X5i . O relatório desse estudo apresentou os seguintes modelos de regressão:


em que  representa o erro aleatório da i-ésima observação, seguindo uma distribuição normal com média zero e variância F2 .

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


A estimativa para σ2 fornecida pelo modelo IV é maior ou igual à estimativa fornecida pelo modelo II.

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Q2099847 Estatística
Um estudo procurou modelar o número de estabelecimentos comerciais no setor censitário i (Yi ) em função de variáveis sócio-econômicas X1i , X2i , X3i , X4i e X5i . O relatório desse estudo apresentou os seguintes modelos de regressão:


em que  representa o erro aleatório da i-ésima observação, seguindo uma distribuição normal com média zero e variância F2 .

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


O coeficiente de determinação do modelo IV — R2 — é maior ou igual ao coeficiente de determinação do modelo III.

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Q2099846 Estatística
Um estudo procurou modelar o número de estabelecimentos comerciais no setor censitário i (Yi ) em função de variáveis sócio-econômicas X1i , X2i , X3i , X4i e X5i . O relatório desse estudo apresentou os seguintes modelos de regressão:


em que  representa o erro aleatório da i-ésima observação, seguindo uma distribuição normal com média zero e variância F2 .

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


As variáveis X1i , X2i , X3i , X4i e X5i são chamadas variáveis independentes porque são linearmente independentes.

Alternativas
Q2099845 Estatística
Um estudo procurou modelar o número de estabelecimentos comerciais no setor censitário i (Yi ) em função de variáveis sócio-econômicas X1i , X2i , X3i , X4i e X5i . O relatório desse estudo apresentou os seguintes modelos de regressão:


em que  representa o erro aleatório da i-ésima observação, seguindo uma distribuição normal com média zero e variância F2 .

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


Os modelos I e II não são considerados modelos de regressão linear.

Alternativas
Q2099844 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


Considere-se que se dispõe de um valor para Imagem associada para resolução da questão. Nesse caso, as previsões para os valores futuros de It podem ser obtidas de forma recursiva por meio da equaçãoImagem associada para resolução da questão .

Alternativas
Q2099843 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


A função conhecida como autocorrelação inversa é igual a Imagem associada para resolução da questão, em que Imagem associada para resolução da questãoé o valor da função de autocorreção na defasagem h

Alternativas
Q2099842 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


Considere-se que a série temporal dos índices de qualidade de vida desenvolve-se em torno de uma média constante. Nesse caso, a série é estacionária.

Alternativas
Q2099841 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


O valor da estatística de Ljung-Box, considerando as duas primeiras defasagens é menor ou igual a 20.

Alternativas
Q2099840 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


Com 95% de confiança, a autocorrelação amostral no lag 12 é significativamente diferente de zero, sugerindo a existência de um padrão sazonal nos resíduos. 

Alternativas
Q2099839 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


A representação gráfica da função de autocorrelação é conhecida como periodograma.

Alternativas
Q2099838 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


Considere-se que o índice Imagem associada para resolução da questãoassuma o valor 1. Nesse caso, a evolução desse índice de qualidade de vida seguiria um passeio aleatório.

Alternativas
Q2099837 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


O modelo inicialmente ajustado possui duas componentes: Imagem associada para resolução da questãoé o termo que representa a tendência da série temporal e Imagem associada para resolução da questãorepresenta o erro aleatório.

Alternativas
Q2099836 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


O modelo inicialmente ajustado é conhecido como ARIMA(1, 1, 1).

Alternativas
Q2099835 Estatística
Um analista deseja modelar a evolução de um índice de qualidade de vida. Ele dispõe de uma série temporal formada por 100 observações mensais. Inicialmente ele tenta ajustar o modelo na forma , em que  são os coeficientes do modelo, It é o valor do indicador no mês t, representa o ruído branco no mês t com média zero e variância  . A tabela abaixo apresenta o gráfico da função de autocorrelação dos resíduos gerados pelo modelo ajustado.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir.


O valor esperado de It é igual a zero.

Alternativas
Q2099834 Estatística
Um novo programa de assistência social foi lançado para atender a 5 mil famílias carentes em uma certa região do país. Para estabelecer estratégias no atendimento dessas famílias, estabeleceu-se três níveis de prioridade: alta, média e baixa. Dessa maneira, as famílias com alta prioridade serão atendidas prontamente, enquanto que aquelas classificadas como de baixa prioridade deverão aguardar por um tempo maior. Para evitar fraudes, a classificação das famílias nesses níveis de prioridade baseou-se em critérios técnicos. No início do programa, o processo de classificação seguiu duas etapas:

  • no ato da inscrição no programa, fez-se uma classificação preliminar resultante de uma entrevista com o chefe da família;

  • equipes visitaram as famílias inscritas para observar e avaliar as condições in loco, confirmando ou alterando a classificação preliminar, obtendo a classificação final.

As primeiras 1.000 famílias inscritas foram classificadas seguindo essas duas etapas, e os resultados estão na tabela abaixo. Como a segunda etapa é demorada e cara, ela foi eliminada e as 4.000 famílias restantes foram classificadas apenas a partir da entrevista feita no ato da inscrição no programa.


Com base nessas informações e na tabela acima, julgue o item a seguir. 


Suponha que os três níveis de prioridade, alta, média e baixa, sejam, respectivamente, transformados para os valores numéricos 1, 0 e 0. Aplicando-se esta transformação, tanto na classificação preliminar como na classificação final, a covariância entre as variáveis resultantes dessa transformação é maior ou igual que 0,5.

Alternativas
Respostas
61: C
62: C
63: C
64: E
65: E
66: E
67: C
68: E
69: E
70: E
71: E
72: E
73: C
74: C
75: E
76: C
77: E
78: E
79: C
80: E