Questões de Concurso Sobre estatística

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Q537306 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
A soma de quadrados da regressão é maior que 1.000.
Alternativas
Q537305 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
Os gráficos projetados nas margens do diagrama de dispersão são chamados de desenho esquemático ou boxplot, que resume graficamente a tendência central e a dispersão dos dados, sendo construído utilizando-se mínimo, máximo, média e quartis.
Alternativas
Q537304 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
O teste de Ljung-box tem o objetivo de avaliar valores de resíduos de grandeza atípica. Valores-p muito baixos em um determinado atraso (lag) sugerem um possível padrão residual de autocorrelação residual.
Alternativas
Q537303 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
O critério de informação de Akaike (AIC) deve ser utilizado para selecionar o modelo que melhor se ajusta à série. Assim como o máximo da função de verossimilhança, deve-se preferir o modelo com o maior AIC.
Alternativas
Q537302 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.

Utilizando o operador translação definido como BXt = Xt -1, é correto concluir que um modelo AR(2) deve ser descrito na forma Φ(B)Xt = αt, em que Φ(B) = 1 - Φ1B - Φ2B2 e αt representa um ruído branco.

Alternativas
Q537301 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
É comum denotar o primeiro modelo ajustado como ARIMA(1,0,0), um modelo autorregressivo de primeira ordem, e o segundo como ARIMA(1,0,1), um modelo autorregressivo de segunda ordem.
Alternativas
Q537300 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
Apesar de a primeira operação diferença ter sido aplicada à série de saldo, nota-se que, em torno de 200 dias, existe uma grande variabilidade, o que sugere que uma segunda operação diferença poderia ser aplicada, com o objetivo de melhorar a estacionarieda de da série.
Alternativas
Q537299 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.

Observando o gráfico da série de salário, nota-se que esta sofreu uma operação diferença, definida por Δx1 = x1-x1-1, com o objetivo de torná-la estacionária e garantir que as características da série para Xt+ sejam as mesmas para X1, que é a variável aleatória geradora de x1 .


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
Q537295 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.
A variância amostral de um componente principal é igual ao seu respectivo autovalor e a covariância amostral entre dois componentes principais é igual a zero.
Alternativas
Q537294 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 segundo componente principal representa o antagonismo entre saldo e salário versus tempo e idade.
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
Q537292 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.
No dendograma, nota-se que idade e tempo foram as variáveis mais relevantes. Porém, saldo médio e salário foram mais relevantes na análise de componentes principais. Isso enfatiza que os propósitos das análises são diferentes, conduzindo a conclusões diferentes.
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
Q537290 Estatística

Um banco de varejo deseja fazer uma pesquisa mercadológica com seus clientes. O esquema amostral consiste no seguinte procedimento.

I  Uma amostra aleatória simples da população de agências é selecionada, utilizando como frame a lista de agências do banco.

II  Para cada agência selecionada, são enviados questionários para todos os clientes com conta corrente cadastrada na agência.

Utilizando as informações acima e os conceitos relacionados às técnicas de amostragem, julgue o item que se segue.

Se a estatística de interesse é o tempo médio de atendimento dos caixas de uma agência que atende a um grande número de clientes, durante duas semanas, e assumindo que o tempo de atendimento segue distribuição exponencial, o cálculo do tamanho da amostra pode ser feito utilizando a mesma fórmula para dados normais. Esse fato é embasado no seguinte argumento: considere que X1, X2, ..., Xn representa uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, cada uma tendo média μ e variância 02. Então, a distribuição de Imagem associada para resolução da questão tende para a distribuição normal padrão quando n (assumindo n = 100 como grande o suficiente).

Alternativas
Q537289 Estatística

Um banco de varejo deseja fazer uma pesquisa mercadológica com seus clientes. O esquema amostral consiste no seguinte procedimento.

I  Uma amostra aleatória simples da população de agências é selecionada, utilizando como frame a lista de agências do banco.

II  Para cada agência selecionada, são enviados questionários para todos os clientes com conta corrente cadastrada na agência.

Utilizando as informações acima e os conceitos relacionados às técnicas de amostragem, julgue o item que se segue.

Assumindo que o número de clientes em uma agência é finito, o tamanho da amostra para estimar o saldo médio na conta corrente dos clientes pode ser calculado pela fórmula Imagem associada para resolução da questão
Alternativas
Q537288 Estatística

Um banco de varejo deseja fazer uma pesquisa mercadológica com seus clientes. O esquema amostral consiste no seguinte procedimento.

I  Uma amostra aleatória simples da população de agências é selecionada, utilizando como frame a lista de agências do banco.

II  Para cada agência selecionada, são enviados questionários para todos os clientes com conta corrente cadastrada na agência.

Utilizando as informações acima e os conceitos relacionados às técnicas de amostragem, julgue o item que se segue.

A necessidade de se aplicar um pré-teste é, prioritariamente, estimar uma medida preliminar para se calcular o tamanho da amostra.
Alternativas
Q537287 Estatística

Um banco de varejo deseja fazer uma pesquisa mercadológica com seus clientes. O esquema amostral consiste no seguinte procedimento.

I  Uma amostra aleatória simples da população de agências é selecionada, utilizando como frame a lista de agências do banco.

II  Para cada agência selecionada, são enviados questionários para todos os clientes com conta corrente cadastrada na agência.

Utilizando as informações acima e os conceitos relacionados às técnicas de amostragem, julgue o item que se segue.

Para que o esquema amostral descrito seja efetivo na redução da variabilidade das estatísticas de interesse (média e proporção), é esperado que a reação dos clientes de uma agência seja heterogênea entre si e homogênea entre agências.
Alternativas
Respostas
7261: C
7262: E
7263: C
7264: E
7265: C
7266: E
7267: E
7268: C
7269: C
7270: E
7271: C
7272: C
7273: C
7274: C
7275: E
7276: E
7277: C
7278: C
7279: E
7280: C