Questões de Concurso Sobre covariância, correlação em estatística

Foram encontradas 279 questões

Q171275 Estatística
Considere os dois modelos de regressão linear simples:
Yi = ß0 ß1 Xi + µi e Zi = a0 + a1 Wi + vi , onde µi e vi são as variáveis residuais e a0 , a1 , ß0 , ß1 , os respectivos parâmetros. O segundo modelo se diferencia do primeiro por suas variáveis Zi e Wi apresentarem escalas diferentes de Yi e Xi . (Zi = aYi e Wi = bXi, com a e b constantes positivas).
Das afirmativas abaixo:
I. Os estimadores de mínimos quadrados (ordinários) a0 e a1 são iguais aos de ß0 e ß1.
II. A variância estimada de vi é a2 vezes a variância estimada de µi.
III. Os coeficientes de determinação dos dois modelos são iguais.
É correto afirmar que:

Alternativas
Q133767 Estatística
Imagem 014.jpg

A tabela e as estatísticas mostradas acima correspondem
ao estudo realizado por um engenheiro acerca da resistência Y
(em kg) à tração de 6 fios de determinado material, considerando-se
os respectivos diâmetros X (em 0,1 mm).

Considerando essas informações e um modelo de regressão linear
simples na forma Y = a + bX + Imagem 015.jpg em que g representa o erro
aleatório com média 0 e desvio padrão F, julgue os itens que se
seguem a respeito de regressão e correlação.

O módulo do coeficiente de correlação entre X e Y é a raiz quadrada do coeficiente de determinação.
Alternativas
Q133758 Estatística
O valor do coeficiente de correlação entre X e Y está entre 0 e 1/3.
Alternativas
Q104423 Estatística
Julgue os itens que se seguem, acerca de análise exploratória de
dados, análise de dados discretos, análise de regressão e inferência
estatística.

Considere duas variáveis X e Y com correlação linear de Pearson igual a 0,75. Nesse caso, somente se a variância de Y for superior ao dobro da variância de X, a variável Y tenderá a crescer pelo menos 1,5 unidades para cada unidade que aumentar a variável X .
Alternativas
Q89848 Estatística
Imagem 008.jpg

Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Considere que as variáveis X e Y foram categorizadas em intervalos de classes. Nessa situação, não é possível usar o coeficiente de correlação de Pearson para estimar a correlação linear entre X e Y.
Alternativas
Q89841 Estatística
Imagem 008.jpg

Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Caso o analista deseje aumentar o tamanho da amostra, mas alguns valores dos recursos desviados estejam censurados, então, o modelo a ser utilizado é o modelo PROBIT.
Alternativas
Q89838 Estatística
Imagem 008.jpg

Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Imagem 009.jpg
Alternativas
Q543530 Estatística
Um bom teste, como qualquer outro instrumento de medida, deve ser fidedigno e válido. Normalmente são utilizados três métodos para estimar a fidedignidade de um teste: teste-reteste, formas paralelas e Método das duas Metades. O Método das duas Metades é a correlação entre os escores do estudante em
Alternativas
Q543486 Estatística

A metodologia geoestatística procura extrair, de uma aparente aleatoriedade dos dados coletados, as características estruturais probabilísticas do fenômeno regionalizado, ou seja, uma função de correlação entre os valores situados em uma determinada vizinhança e a direção no espa- ço amostrado. O método de estimativa básico utilizado é o da krigagem, por meio do qual são resultados semivariogramas, que expressam o comportamento espacial da variável regionalizada.

Em um semivariograma, a distância a partir da qual as amostras passam a não possuir correlação espacial, e a relação entre elas torna-se aleatória é denominada

Alternativas
Q537298 Estatística

Com o objetivo de estudar as relações entre características de uma carteira de clientes (salário em R$, saldo médio da conta corrente em R$, tempo de conta aberta no banco em anos e idade do correntista), um analista conduziu uma análise multivariada (análise de componentes principais e análise de agrupamento) e obteve os resultados abaixo, gerados por um software de análise estatística.


matriz de correlação:

                        sdmed           salário          tempo               idade

sdmed     1,00000000   0,93303483   0,6038786   -0,01126878

salário     0,93303483   1,00000000   0,5845924     0,06371626

tempo     0,60387857    0,58459235   1,0000000    0,49093437

idade     -0,01126878    0,06371626   0,4909344    1,00000000


sumário dos componentes principais:


                           comp. 1   comp.  2     comp.   3     comp.   4

desvio

padrão            1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048

proporção da

variância         0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923

proporção

acumulada        0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000


componentes principais:

                    comp.1    comp.2    comp.3    comp.4

sdmed         0,582         0,322       0,145       0,733

salário         0,584         0,271       0,390      -0,659

tempo         0,532        -0,338      -0,767      -0,122

idade          0,196        -0,842        0,488       0,117



A partir das informações e das figuras apresentadas, julgue o item a seguir.

Os autovalores da matriz associada à forma quadrática 3x12 + 2x22 - 2√2x1x2 são 4 e 1.

Alternativas
Q537297 Estatística

Com o objetivo de estudar as relações entre características de uma carteira de clientes (salário em R$, saldo médio da conta corrente em R$, tempo de conta aberta no banco em anos e idade do correntista), um analista conduziu uma análise multivariada (análise de componentes principais e análise de agrupamento) e obteve os resultados abaixo, gerados por um software de análise estatística.


matriz de correlação:

                        sdmed           salário          tempo               idade

sdmed     1,00000000   0,93303483   0,6038786   -0,01126878

salário     0,93303483   1,00000000   0,5845924     0,06371626

tempo     0,60387857    0,58459235   1,0000000    0,49093437

idade     -0,01126878    0,06371626   0,4909344    1,00000000


sumário dos componentes principais:


                           comp. 1   comp.  2     comp.   3     comp.   4

desvio

padrão            1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048

proporção da

variância         0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923

proporção

acumulada        0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000


componentes principais:

                    comp.1    comp.2    comp.3    comp.4

sdmed         0,582         0,322       0,145       0,733

salário         0,584         0,271       0,390      -0,659

tempo         0,532        -0,338      -0,767      -0,122

idade          0,196        -0,842        0,488       0,117



A partir das informações e das figuras apresentadas, julgue o item a seguir.
Considerando uma matriz A simétrica, positiva definida, a sua decomposição espectral pode ser obtida a partir da solução da equação característica |A - λI| = 0, utilizada nesse caso para calcular os autovetores. Os autovalores associados ao problema são determinados a partir da expressão Aei = λiei.
Alternativas
Q537296 Estatística

Com o objetivo de estudar as relações entre características de uma carteira de clientes (salário em R$, saldo médio da conta corrente em R$, tempo de conta aberta no banco em anos e idade do correntista), um analista conduziu uma análise multivariada (análise de componentes principais e análise de agrupamento) e obteve os resultados abaixo, gerados por um software de análise estatística.


matriz de correlação:

                        sdmed           salário          tempo               idade

sdmed     1,00000000   0,93303483   0,6038786   -0,01126878

salário     0,93303483   1,00000000   0,5845924     0,06371626

tempo     0,60387857    0,58459235   1,0000000    0,49093437

idade     -0,01126878    0,06371626   0,4909344    1,00000000


sumário dos componentes principais:


                           comp. 1   comp.  2     comp.   3     comp.   4

desvio

padrão            1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048

proporção da

variância         0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923

proporção

acumulada        0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000


componentes principais:

                    comp.1    comp.2    comp.3    comp.4

sdmed         0,582         0,322       0,145       0,733

salário         0,584         0,271       0,390      -0,659

tempo         0,532        -0,338      -0,767      -0,122

idade          0,196        -0,842        0,488       0,117



A partir das informações e das figuras apresentadas, julgue o item a seguir.
O impacto das diferenças de escalas entre as variáveis estudadas é minimizado quando se utiliza a matriz de correlação como medida de similaridade.
Alternativas
Q537293 Estatística

Com o objetivo de estudar as relações entre características de uma carteira de clientes (salário em R$, saldo médio da conta corrente em R$, tempo de conta aberta no banco em anos e idade do correntista), um analista conduziu uma análise multivariada (análise de componentes principais e análise de agrupamento) e obteve os resultados abaixo, gerados por um software de análise estatística.


matriz de correlação:

                        sdmed           salário          tempo               idade

sdmed     1,00000000   0,93303483   0,6038786   -0,01126878

salário     0,93303483   1,00000000   0,5845924     0,06371626

tempo     0,60387857    0,58459235   1,0000000    0,49093437

idade     -0,01126878    0,06371626   0,4909344    1,00000000


sumário dos componentes principais:


                           comp. 1   comp.  2     comp.   3     comp.   4

desvio

padrão            1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048

proporção da

variância         0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923

proporção

acumulada        0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000


componentes principais:

                    comp.1    comp.2    comp.3    comp.4

sdmed         0,582         0,322       0,145       0,733

salário         0,584         0,271       0,390      -0,659

tempo         0,532        -0,338      -0,767      -0,122

idade          0,196        -0,842        0,488       0,117



A partir das informações e das figuras apresentadas, julgue o item a seguir.
O ângulo formado pelas setas no BIPLOT enfatiza a correlação entre as variáveis.
Alternativas
Q537291 Estatística

Com o objetivo de estudar as relações entre características de uma carteira de clientes (salário em R$, saldo médio da conta corrente em R$, tempo de conta aberta no banco em anos e idade do correntista), um analista conduziu uma análise multivariada (análise de componentes principais e análise de agrupamento) e obteve os resultados abaixo, gerados por um software de análise estatística.


matriz de correlação:

                        sdmed           salário          tempo               idade

sdmed     1,00000000   0,93303483   0,6038786   -0,01126878

salário     0,93303483   1,00000000   0,5845924     0,06371626

tempo     0,60387857    0,58459235   1,0000000    0,49093437

idade     -0,01126878    0,06371626   0,4909344    1,00000000


sumário dos componentes principais:


                           comp. 1   comp.  2     comp.   3     comp.   4

desvio

padrão            1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048

proporção da

variância         0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923

proporção

acumulada        0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000


componentes principais:

                    comp.1    comp.2    comp.3    comp.4

sdmed         0,582         0,322       0,145       0,733

salário         0,584         0,271       0,390      -0,659

tempo         0,532        -0,338      -0,767      -0,122

idade          0,196        -0,842        0,488       0,117



A partir das informações e das figuras apresentadas, julgue o item a seguir.
Um método adequado que poderia ser utilizado para construir o dendograma é o método de agrupamento K-médias (ou K-means).
Alternativas
Q319524 Estatística
As afirmativas abaixo referem-se aos seguintes assuntos: Distribuições de Probabilidade, Amostragem, Intervalos de Confi­ança, Teste de Hipóteses, Correlação e Regressão.

I - As distribuições: Binomial e Normal, referem-se a variáveis aleatórias discretas.
II - Na estimação por intervalo, duplicando-se o tamanho da amostra, o erro amostrai será reduzido à metade.
III - Na amostragem estratificada, um elemento da população não poderá estar simultaneamente em dois ou mais estratos.
IV - Num teste de hipóteses, o erro do tipo I consiste em aceitar a hipótese nula sendo ela falsa.
V - Na correlação simples, multiplicando-se as variáveis X e Y por uma constante positiva maior do que a unidade, o coeficiente de correlação será multiplicado por essa constante.
VI - No modelo de regressão linear simples Y = Imagem associada para resolução da questão é o intercepto e β é o coeficiente angular da reta de regressão.

São corretas apenas as afirmativas:



Alternativas
Q188000 Estatística
Um pesquisador estimou os parâmetros a, b e c do modelo estatístico de regressão linear y = a + bx + cz + u. Sabe-se que Y é um vetor coluna com os níveis educacionais dos filhos, X e Z são vetores colunas com os níveis educacionais dos pais e das mães e u é um vetor de variáveis aleatórias normais, independentes, de média zero e desvio padrão constante. A técnica usada foi de minimização da soma dos quadrados dos erros. A correlação positiva entre os dados em X e em Z pode gerar, para a estimação, um problema de

Alternativas
Q187991 Estatística
O coeficiente de correlação entre as variáveis aleatórias X e Y é zero. Sendo V( ) o operador variância, conclui-se, a respeito de X e Y, que

Alternativas
Q187733 Estatística
Uma medida do grau de desigualdade de uma distribuição de renda é o(a)
Alternativas
Q184877 Estatística
O elemento neutro da operação Imagem 076.jpg é o número zero.
Alternativas
Q184828 Estatística
Imagem 036.jpg

Com base nas informações da tabela acima, que mostra as temperaturas registradas em determinado horário e dia, em quatro estações meteorológicas, e as altitudes em que cada uma dessas estaçôes se encontra, julgue o seguinte item.

Considerando que a relação entre graus Fahrenheit e graus Celsius é dada por F = 1,8 C + 32, é correto afirmar que a correlação linear de Pearson entre as altitudes e as temperaturas é maior quando calculada com as temperaturas em graus Fahrenheit que quando calculada em graus Celsius.

Alternativas
Respostas
201: E
202: C
203: E
204: C
205: E
206: E
207: E
208: A
209: A
210: C
211: E
212: C
213: C
214: E
215: B
216: E
217: A
218: B
219: C
220: E