Questões de Estatística para Concurso

P{x(t_n) < x_n | x(t) , t < t_n-1} = P{x(t_n) < x_n | x(t_n-1 )} e isto define um processo de Winner.

P{x(t_n) < x_n | x(t) , t < t_n-1} = P{x(t_n) < x_n | x(t_n-1 )} e isto define um processo de Markov.

P{x(t_n) < x_n | x(t) , t < t_n-1} = P{x(t_n) < x_n | x(t_n-1 )} e isto define um processo semi-Markov.

P{x(t_n) < x_n | x(t) , t < t_n-1} = P{x(t_n) < x_n | x(t_n-1 )} e isto define um processo semi-Markov.

P{x(t_n) < x_n | x(t) , t < t_n-1} > P{x(t_n) < x_n | x(t_n-1 )} e isto define um processo de Poisson.

dados <- c(10,20,20,30,30,30,40,50,50,50,50,50,70,70,90) shapiro.test(dados)

dados <- c(10,20,20,30,30,30,40,50,50,50,50,50,70,70,90) shapiro.normality.test(dados)

dados = [10 20 20 30 30 30 40 50 50 50 50 50 70 70 90] shapiro.test(dados)

dados = [10 20 20 30 30 30 40 50 50 50 50 50 70 70 90] shapiro.normality.test(dados)

dados <- (10;20;20;30;30;30;40;50;50;50;50;50;70;70;90) normality.test(dados)

dados <- c(10,20,20,30,30,30,40,50,50,50,50,50,70,70,90) hist(dados)

dados <- c(10,20,20,30,30,30,40,50,50,50,50,50,70,70,90) histogram(dados)

dados = [10 20 20 30 30 30 40 50 50 50 50 50 70 70 90] hist(dados)

dados = [10 20 20 30 30 30 40 50 50 50 50 50 70 70 90] histogram(dados)

dados <- (10;20;20;30;30;30;40;50;50;50;50;50;70;70;90) hist(dados)

Controle Estatístico de Qualidade.

Séries Temporais.

Análise de Correlação.

Análise de Regressão.

Análise Exploratória de Dados.

média = 32,00 ; d. padrão s = 16,09 ; mínimo x₍₁₎ = 10,00 ; máximo x_(n) = 60,00 e variância s² = 256,00

média = 32,00 ; d. padrão s = 3,60 ; mínimo x₍₁₎ = 10,00 ; máximo x_(n) = 60,00 e variância s² = 256,00

média = 32,00 ; d. padrão s = 16,09 ; mínimo x₍₁₎ = 10,00 ; máximo x_(n) = 60,00 e variância s² = 258,95

média = 32,00 ; d. padrão s = 3,60 ; mínimo x₍₁₎ = 10,00 ; máximo x_(n) = 60,00 e variância s² = 266,00 (E) =

média = 32,00 ; d. padrão s = 3,60 ; mínimo x₍₁₎ = 10,00 ; máximo x_(n) = 60,00 e variância s² = 258,95