Questões de Concurso Sobre estatística
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Considere o seguinte par de problemas primal e dual.
Problema primal
Minimize c1 x1+c2 x2
Sujeito a:
a11 x1+a12 x2≥ b1
a21 x1+a22 x2≥ b2
x1≥ 0, x2≥ 0
Problema dual
Maximize b1 y1+b2 y2
Sujeito a:
a11 y1+a21 y2≤ c1
a12 y1+a22 y2≤ c2
y1≥ 0, y2≥ 0
Sejam as soluções ótimas viáveis para o problema primal e para o problema dual, respectivamente.
Com base nas informações acima, e no teorema das folgas complementares, é correto afirmar que:
Em relação à lógica de funcionamento do método das duas fases, aplicado à resolução de problemas de programação linear, é correto afirmar que:
I- Se um problema de programação linear possui mais de uma solução ótima viável, então existem infinitas soluções ótimas para este problema. II- Se a região de soluções viáveis de um problema de programação for ilimitada, então este problema não possui nenhuma solução ótima. III- Se a região de soluções viáveis de um problema de programação linear é um conjunto não vazio e limitado, então existe uma única solução básica ótima para este problema. IV- Se x é um vetor de solução básica viável de um problema de programação linear com m restrições, então não mais do que m componentes de x poderá ser maior do que zero.
Estão corretas as afirmativas
O estudo estatístico de um conjunto de medidas é fundamental para o controle de qualidade de um processo. A figura abaixo mostra duas formas de representação gráfica de um mesmo conjunto de medidas.
O conjunto de medidas tem
No ajustamento de um modelo ARIMA(0, 0, 1) a uma série temporal com n = 50, foram obtidos os
seguintes resultados:
Então, pode-se afirmar que o valor-p p = 0,000000 correspondente ao termo de médias móveis é
obtido na distribuição t de Student para o valor
Na estimação das componentes principais da estrutura de covariância de um vetor aleatório X, tem-se a matriz de covariância desse vetor a seguir. Determine a primeira componente principal Y1 e assinale a alternativa que apresenta o percentual da variância que cabe a essa componente.
Determine os autovetores da matriz de covariância