Questões de Concurso Público Petrobras 2018 para Estatístico Júnior
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Considere um modelo de regressão linear simples de Y, expressa em 1.000 habitantes, e em X, expressa em US$, na forma Y = β0 + β1 X + ε, e suponha que se queira mudar a escala de X para R$ ao câmbio de US$1 = R$ 3,00, mas deixando Y na escala original.
Assim sendo, a repercussão dessa mudança para os valores estimados dos coeficientes linear e angular, bo e b1 , respectivamente, para a variância residual do modelo, S2 , e para o valor da estatística t do teste Ho : β1 = 0 será:
Uma amostra aleatória de tamanho n deve ser particionada entre L estratos para a estimativa da média populacional μ. O tamanho da amostra para o estrato h, nh , e a respectiva variância do estimador da média, quando o inverso do tamanho do estrato for desprezível, podem ser obtidos por meio de:
I – Amostra Aleatória Simples para cada estrato, com
II – repartição proporcional do tamanho final da amostra por
III – repartição segundo Neyman-Tschuprow do tamanho final da amostra por
onde f = n/N é a fração amostral, Wh = Nh /N é o tamanho relativo do estrato na população, e Sh é o desvio padrão do estrato h na população.
De acordo com os três critérios de partição da amostra,
podemos inferir que:
Seja (Y1 , Y2 , Y3 ) uma amostra aleatória simples extraída de modo independente de uma população com média μ e variância σ2 , ambas desconhecidas. Considere os dois estimadores da média da população definidos abaixo:
Relativamente a esses dois estimadores, conclui-se que
Uma amostra aleatória de tamanho n > 1 foi extraída independentemente, sem reposição, de uma população de tamanho N com distribuição Bernoulli (π ), a fim de se estimar o total, , de unidades na população com a característica A.
Um estimador não tendencioso de é definido como:
Uma amostra aleatória de tamanho n deve ser extraída de uma população infinita a fim de se estimar a proporção da população, , por meio da estatística Proporção da Amostra, , sendo Yi uma variável aleatória Bernoulli (π).
Na falta de conhecimento prévio da variância do estimador, optou-se por calcular o tamanho da amostra conservador, considerando uma variância máxima, para um nível de confiança de aproximadamente 95%, e um erro amostral absoluto máximo de um ponto percentual.
Com esses parâmetros, o valor mais aproximado para o
tamanho final da amostra é
Testes estatísticos de hipóteses constituem modelos probabilísticos de decisão sobre a veracidade de uma afirmativa inicial contraposta à sua alternativa. As decisões sobre a veracidade, ou não, de uma hipótese inicial, podem ser corretas, ou não. Logo, o modelo considera um quadro de diferentes probabilidades.
No que concerne a tais testes, tem-se que a(o)
A Linfadenite Caseosa é uma doença infectocontagiosa conhecida também como “Mal do Caroço” ou “Falsa Tuberculose”. É causada pela bactéria Corynebacterium pseudotuberculosis, que acomete caprinos e ovinos. Um criador de caprinos tem constatado uma proporção de 10% do rebanho com esta doença. O veterinário aplicou vacinas contendo células bacterianas e/ou toxoides que são eficientes para diminuir o número de animais com abscessos. Após a vacinação, um exame em 100 cabeças do rebanho, escolhidas ao acaso, indicou 4 delas com Linfadenite Caseosa.
No teste de hipótese sobre a eficácia do tratamento, onde H0 :p=0,10 versus H1 :p<0,10, tem-se que o quantil é de aproximadamente
Sabe-se que, num processo de industrialização de pêssegos em latas, a probabilidade de apresentar peso drenado fora dos padrões é 0,1. Numa amostra aleatória de 100 latas, obtiveram-se 15 latas fora dos padrões.
Sendo assim, a média e o desvio padrão da distribuição amostral para a proporção de latas fora do padrão, respectivamente, são:
Uma amostra aleatória simples de tamanho n foi extraída de modo independente de uma população com distribuição normal com parâmetros μ e σ, ambos desconhecidos, a fim de se estimar a variância, σ2 , da característica de interesse, Y. O estimador de máxima verossimilhança da amostra foi obtido e expresso por
Se e são os limites inferior e superior da distribuição qui-quadrado com probabilidade (1 – α)100% de se obter um valor entre eles, então para esse nível de confiança, uma estimativa não tendenciosa, por intervalo, para a variância da população é
Considere o modelo de regressão linear múltipla com intercepto, da variável dependente Y sobre as p variáveis independentes (X1 , X2 , ..., Xp ), na forma matricial:
E(Y) = X.β
Utilizando uma amostra de tamanho n, obtemos o estimador dos mínimos quadrados ordinários =(XTX)-1 XTY. Os valores estimados de Y, =X , podem ser expressos por meio de = X.(XTX)-1 XTY.
Fazendo H = X.(XTX)-1 XT, tem-se =H.Y, sendo a matriz n x n, H, denominada matriz de projeção, isto é, a matriz que projeta o vetor das observações amostrais, Y, no espaço dos valores estimados .
Diante das considerações feitas acima, observe as afirmações a seguir.:
I - H é uma matriz idempotente.
II - = rank(X) = p , onde hii é o io elemento da diagonal da matriz H.
III - H.(I – H) = O, onde I é a matriz identidade e O, a matriz nula.
IV - e = (I – H).Y, onde e é o vetor dos resíduos amostrais.
Está correto o que se afirma em:
Um modelo de regressão linear simples, Y = β0 + β1 X + ε, foi aplicado para explicar o consumo de um certo bem em função da taxa de desemprego. Uma amostra aleatória de tamanho 40 foi selecionada e forneceu a informação de que, para cada elevação de 1% na taxa de desemprego, a demanda diminui em 1.000 unidades. A tabela de ANOVA apresenta informações para testar a significância do modelo, fornecendo a estatística do teste F = 400 com Fsig = 9,0 × 10-22.
O valor da estatística t de Student para o teste da significância de β1 é
Suponha que os clientes de um supermercado cheguem a um dos caixas de acordo com um processo de Poisson com taxa média λ=4 clientes/hora.
Se o supermercado abre às 7h, a probabilidade de que tenha 5 clientes até as 09h 30min é
Um vendedor de uma determinada empresa pode visitar duas cidades A e B para vender o seu produto. Para ir a essas cidades, ele segue algumas regras: caso ele esteja na cidade A, ele escolhe ir, no dia seguinte, para a cidade B com probabilidade 0,7; se ele estiver na cidade B, ele vai para cidade A com probabilidade 0,6.
A matriz de transição da cadeia de Markov é dada por:
Sabendo-se que a probabilidade de ele estar hoje nas cidades
A e B são iguais, então a probabilidade de ele estar
na cidade B amanhã é
Uma loja de conveniência, num posto de gasolina, tem um horário peculiar: das 0 horas às 8h da manhã. As chegadas dos clientes seguem um processo de Poisson com taxa de chegada variável segundo a função Λ(t)= t(t +1),t ≥ 0.
O número esperado de clientes que chegam até as 3 horas é, aproximadamente,
A seleção de uma estrutura de dados adequada muitas vezes acelera a solução de um problema. A Pilha é uma das estruturas de dados mais importantes.
Que propriedade caracteriza uma Pilha?
Uma pesquisa de mercado, para uma amostra de 250 consumidores, foi realizada para avaliar a aceitação pelo consumidor de um novo AZEITE. Cada consumidor foi convidado a dar uma nota de 1 a 5 aos atributos do produto considerados importantes nessa avaliação, como: (1) sabor, (2) aroma, (3) cor, (4) textura, (5) utilidade, (6) facilidade de locais de compra e (7) embalagem.
Na Tabela, têm-se os autovalores da matriz de correlações amostrais.
Tabela: Autovalores da matriz de correlação amostral
Numa análise fatorial, a decisão do número de fatores pode ser pelo percentual de variação explicada obtido a partir dos autovalores.
Para se obter, neste caso, um percentual de variação explicada
acima de 90%, qual a quantidade mínima de fatores?
Numa indústria de medicamentos, o processo de envase de certo medicamento está sob controle. O processo segue uma distribuição normal centrada com limite superior de especificação de 12,4 e inferior de 7,0. O desvio padrão observado é = 0,5.
Com base na Capacidade do processo, qual o percentual aproximado da amplitude especificada que é utilizada pelo processo?
Uma empresa de marketing contrata um estatístico para analisar a eficiência de uma propaganda de TV na divulgação de um novo sorvete. O estatístico mostra a propaganda em um bairro específico, por um período de tempo. Após este período, ele escolhe adultos, aleatoriamente, quando saem de um supermercado local, para perguntar se eles “viram a propaganda” e se “compraram o novo sorvete”. O consultor também pergunta qual a “renda familiar anual” e se eles “tinham filhos”. O estatístico precisa determinar como a propaganda, o ter filhos e a renda anual estão relacionadas à compra do sorvete pelos adultos amostrados. Um primeiro modelo de regressão logística binária foi estimado e apresentou os seguintes resultados.
Considerando a Tabela da distribuição normal e um nível
de significância de 5%, verifica-se que as variáveis preditoras
Considere o modelo de séries temporais cuja equação é dada por (1- L)(1+0,4L7 ) Xt =(1-0,3L+1,2L2 )εt , εt ~N(0, σ2ε ), levando em conta polinômios autoregressivos e médias móveis, ambos completos.
Tal modelo é um