Questões de Concurso Público Banco da Amazônia 2012 para Técnico Científico - Estatística

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Q256664 Estatística
Com relação a métodos computacionais e geração de números aleatórios, julgue os itens que se seguem.

Considere que a função densidade de probabilidade de certa variável aleatória possua o gráfico ilustrado na figura abaixo.
Nesse caso, se o algoritmo EM (expectation-maximization) for aplicado a essa distribuição, independentemente do lado da cauda de início, o algoritmo convergirá para o ponto de máximo global da distribuição.

Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q256666 Estatística
Com relação a métodos computacionais e geração de números aleatórios, julgue os itens que se seguem.

Para a geração de realizações de duas variáveis X e Y, os amostrados de Gibbs consideram alternadamente as distribuições condicionais X|Y = y e Y|X = x. Assim, é correto afirmar que, se X segue uma distribuição de Bernoulli com parâmetro Y e se Y segue uma distribuição Beta com parâmetros a e b, então a distribuição conjunta da amostra gerada pelo amostrador de Gibbs segue aproximadamente uma distribuição Beta com parâmetros a + X e b + 1 – X.

Alternativas
Q256667 Estatística
Com relação a métodos computacionais e geração de números aleatórios, julgue os itens que se seguem.

Considere que uma sequência de números seja gerada de acordo com a seguinte fórmula: Xn + 1 = (aXn + b) mod w. Nesse caso, o valor a deve ser escolhido de modo que se garanta um longo ciclo de números pseudoaleatórios, isto é, o valor a determina o tamanho do ciclo do algoritmo.

Alternativas
Q256670 Estatística
A respeito de séries temporais, julgue os itens a seguir.

A função de densidade espectral f(λ) representa o espaço de estados de um processo estocástico no domínio de Fourier.

Para um processo AR(1), é correto afirmar que essa função é expressa na forma f(λ) = σ x { 2π ( 1-2Φcosλ ) } -1 , em que |λ|  ≤  π  e  |Φ|  > 1.

Alternativas
Q256672 Estatística
A respeito de séries temporais, julgue os itens a seguir.

Considere o processo de médias móveis definido como Mt(z) = (z+1) -1 x [Xt + Xt – 1 + ... + Xt – z + 1], em que t é um número inteiro positivo e {Xt } é um processo fracamente estacionário e não gaussiano. Nesse caso, é correto afirmar que, à medida que o denominador z aumenta, o processo Mt(z) converge em distribuição para um processo gaussiano.

Alternativas
Respostas
46: E
47: E
48: E
49: E
50: E