Questões de Concurso Sobre estatística
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Considerando o código mostrado na figura apresentada, julgue o próximo item.
A figura subsequente é obtida mediante aplicação do seguinte código R:
Considerando o código mostrado na figura apresentada, julgue o próximo item.
A figura a seguir é obtida mediante aplicação do seguinte código R:
Com respeito aos comandos de repetição da linguagem R, julgue o item que se segue.
A variável x, que resulta da aplicação do loop for mostrado na figura que se segue, é igual à variável y obtida mediante aplicação do seguinte código: y <- 1:5.
Considerando que um usuário inicie uma sessão R escrevendo um código na janela R Console conforme mostra a figura apresentada, julgue o item subsequente.
Os códigos dados %>% arrange(desc(altura)) e
dados %>% order(altura, decreasing = TRUE)
retornam o mesmo resultado.
Considerando que um usuário inicie uma sessão R escrevendo um código na janela R Console conforme mostra a figura apresentada, julgue o item subsequente.
O código dados %>% mutate(alt = altura*100) retorna um data frame conforme mostra a figura que se segue.
Considerando que um usuário inicie uma sessão R escrevendo um código na janela R Console conforme mostra a figura apresentada, julgue o item subsequente.
Os códigos dados %>% na.omit() e dados %>%
drop_na() proporcionam o mesmo resultado.
Considerando que um usuário inicie uma sessão R escrevendo um código na janela R Console conforme mostra a figura apresentada, julgue o item subsequente.
A aplicação do código dados %>% filter(idade==30) proporciona o resultado conforme mostra a figura a seguir.
Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.
Considerando essas informações, julgue o seguinte item.
Um coeficiente de determinação entre as variáveis X e Y de
95% implica necessariamente a obtenção de uma reta dos
mínimos quadrados crescente, ou seja, em uma correlação
positiva.
Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.
Considerando essas informações, julgue o seguinte item.
Para quaisquer valores das variáveis X e Y, a existência de
um coeficiente de correlação diferente de zero é garantia
para que haja uma relação entre X e Y.
Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.
Considerando essas informações, julgue o seguinte item.
Suponha-se que, em uma pesquisa, o coeficiente de
correlação entre duas variáveis X e Y tenha gerado um valor
para o coeficiente de correlação de Pearson de 0,9200.
Nesse caso, considerando-se X a variável independente e Y a
variável dependente, o percentual da variância de Y
explicado por X será de 84,64%.
Julgue o item que se segue, em relação à análise de variância, técnica estatística utilizada para a comparação das médias de uma variável aleatória numérica em mais de duas populações.
Para a utilização da razão F, definida como a divisão entre a
média quadrática entre grupos (MQentre) e a média
quadrática dentro de grupos (MQdentro), é necessário que as
amostras sejam extraídas aleatoriamente de determinada
população de escores.
Julgue o item que se segue, em relação à análise de variância, técnica estatística utilizada para a comparação das médias de uma variável aleatória numérica em mais de duas populações.
A variável numérica cujas médias sejam comparadas em três
ou mais populações é chamada de variável de tratamento, ou
fator, ou variável explanatória, ou variável independente.
Julgue o item que se segue, em relação à análise de variância, técnica estatística utilizada para a comparação das médias de uma variável aleatória numérica em mais de duas populações.
A obtenção de uma razão F significante é condição para a
utilização do teste DHS de Tukey para a comparação
múltipla de médias.
Para uma determinada amostra, observou-se um conjunto de n eventos En, cujas frequências observadas e esperadas são, respectivamente, o1, o2, o3, o4, ..., on, e e1, e2, e3, e4, ..., en.
Tendo como referência essas informações, julgue o próximo item.
Se, para 50 lançamentos de uma moeda, forem observadas
30 caras e 20 coroas, então o valor de x2
será inferior a 3,0.
Para uma determinada amostra, observou-se um conjunto de n eventos En, cujas frequências observadas e esperadas são, respectivamente, o1, o2, o3, o4, ..., on, e e1, e2, e3, e4, ..., en.
Tendo como referência essas informações, julgue o próximo item.
A medida denominada qui-quadrado, representada por x2
,
define a discrepância existente entre as frequências
observadas e esperadas.
Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ∑ X = 24; ∑ Y = 49; ∑ X ˑ Y = 181; ∑X2 = 100 e ∑Y2 = 343.
Com base no coeficiente de correlação linear, é correto
afirmar, em face dos dados apresentados, que se trata de uma
correlação espúria.
Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ∑ X = 24; ∑ Y = 49; ∑ X ˑ Y = 181; ∑X2 = 100 e ∑Y2 = 343.
A reta dos mínimos quadrados ordinários que representa a
regressão linear simples de Y em X com intercepto não nulo
terá coeficiente linear aproximado de 2,48.
Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ∑ X = 24; ∑ Y = 49; ∑ X ˑ Y = 181; ∑X2 = 100 e ∑Y2 = 343.
O coeficiente de correlação de Pearson para os valores
apresentados será negativo, o que indica que a regressão
linear será representada por uma reta decrescente.
Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ∑ X = 24; ∑ Y = 49; ∑ X ˑ Y = 181; ∑X2 = 100 e ∑Y2 = 343.
Existe uma correlação forte entre as variáveis X e Y.
Tendo como referência os testes de hipóteses, que são ferramentas auxiliares nas tomadas de decisão acerca de uma ou mais populações com base nas informações obtidas da amostra, julgue o item seguinte.
Considerando-se, para certa hipótese, que a distribuição amostral de uma estatística S seja normal, com média µS e desvio padrão σS, então, caso se verifique, para a única amostra aleatória, que o escore z dessa estatística esteja fora do intervalo de –1,96 a 1,96, e se o tamanho desse teste bilateral for α = 5%, é correto concluir que z difere significativamente do que se pode esperar para essa hipótese, pois está fora da região de aceitação da hipótese.