Questões de Concurso Público ANTT 2013 para Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Estatística
Foram encontradas 120 questões
Nesse caso, utiliza-se um estimador de razão para se fazerem inferências em relação ao percentual P.
Nessa pesquisa, cada residente participante representa uma unidade amostral primária.
O erro padrão do estimador do percentual P depende do número médio de residentes por domicílio, que, na situação em tela, corresponde a 4 pessoas por domicílio.
A variável aleatória Y pode ser gerada pelo método da transformação integral, que produz a relação Y = -ln(1- U).
A variável Z pode ser obtida mediante a padronização da variável Y, ou seja, Z = (Y - μ)/σ , em que μ e σ representam, respectivamente, a média e o desvio padrão de Y.
Uma realização da variável aleatória U pode ser gerada com base em um algoritmo computacional denominado Jackknife.
A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas
de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos
que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração
t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com
parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) = 
. Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas
de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2,
respectivamente.
O processo estocástico X(t) é uma cadeia de Markov em tempo contínuo.
A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas
de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos
que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração
t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com
parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) = . Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas
de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2,
respectivamente.
O número de veículos que passam nesse trecho pela faixa de rolamento 3 durante um intervalo de tempo de duração t (em minutos) segue um processo de Poisson com parâmetro 1,2 t.
A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas
de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos
que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração
t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com
parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) = . Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas
de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2,
respectivamente.
O intervalo de tempo entre dois veículos sucessivos que passam pela faixa de rolamento 1 nesse trecho segue uma distribuição exponencial com média igual a 3 minutos.
Xt é uma variável aleatória dicotômica que sinaliza a ocorrência (Xt = 1) ou a não ocorrência (Xt = 0) de incidentes em certo terminal rodoviário de cargas no dia t, t ∈ {0,1,2, ...}. Essa variável segue uma cadeia de Markov em tempo discreto, cuja probabilidade de transição é,
P(Xt +1 = a|Xt = b) = ab +1/ b+2
em que a e b podem assumir valores 0 ou 1.
Com base nessas informações e assumindo que 0º = 1, julgue o item a seguir.
No regime estacionário, o valor esperado da variável aleatória
Xt
é igual ou inferior a 0,5.
Xt é uma variável aleatória dicotômica que sinaliza a ocorrência (Xt = 1) ou a não ocorrência (Xt = 0) de incidentes em certo terminal rodoviário de cargas no dia t, t ∈ {0,1,2, ...}. Essa variável segue uma cadeia de Markov em tempo discreto, cuja probabilidade de transição é,
P(Xt +1 = a|Xt = b) = ab +1/ b+2
em que a e b podem assumir valores 0 ou 1.
Com base nessas informações e assumindo que 0º = 1, julgue o item a seguir.
A esperança condicional E(Xt+1 | Xt
= b) = 1 /b+2 representa a reta de regressão de Xt+1 em b.
Considerando que W(t) represente um processo gaussiano com E[W(t)] = 0 e Var[W(t)] = t, em que t > 0, julgue o próximo item.
Se s < t, então a função de covariância desse processo será
Cov[W(s), W(t)] = t -s.
Considerando que W(t) represente um processo gaussiano com E[W(t)] = 0 e Var[W(t)] = t, em que t > 0, julgue o próximo item.
O processo W(t) não é estacionário.
Considerando que W(t) represente um processo gaussiano com E[W(t)] = 0 e Var[W(t)] = t, em que t > 0, julgue o próximo item.
Dada uma malha temporal 0 < t1 < t2 < ..., < tn, é correto afirmar que as variáveis aleatórias W(t1), W(t2),..., W(tn) seguem, conjuntamente, uma distribuição normal multivariada.
No que se refere aos métodos estatísticos de análise multivariada empregados na situação descrita acima, julgue o seguinte item.
Empregando-se a análise discriminante, é possível separar estatisticamente os usuários insatisfeitos daqueles que se consideram satisfeitos, com base nas características do usuário. Essa técnica é uma forma especializada de regressão em que se ajusta a probabilidade de um indivíduo pertencer a um grupo ou a outro grupo com base no seu perfil (como, por exemplo, idade, gênero, renda e escolaridade).
No que se refere aos métodos estatísticos de análise multivariada empregados na situação descrita acima, julgue o seguinte item.
A análise de conglomerados é a técnica que permite agrupar os usuários segundo o grau de satisfação com os serviços de transporte público.
No que se refere aos métodos estatísticos de análise multivariada empregados na situação descrita acima, julgue o seguinte item.
Por meio da análise de correspondência, é possível representar as relações existentes em um conjunto de dados quantitativos com base em uma árvore de decisão. Essa técnica permite associar os aspectos confiabilidade, segurança, tarifa e locais de parada com o grau de satisfação dos usuários do serviço público de transporte.
Considere que uma série temporal {Xt
} seja gerada por 
em que B representa o operador de atraso (backshift), tal que
BZt
= Zt-1, θ seja uma constante real e Zt
seja um ruído aleatório com
média nula e variância unitária.
Acerca da série temporal {Xt }, julgue o item subsecutivo.
A média e a variância do processo {Xt
} são, respectivamente,
iguais a 0 e 1.
Considere que uma série temporal {Xt
} seja gerada por em que B representa o operador de atraso (backshift), tal que
BZt
= Zt-1, θ seja uma constante real e Zt
seja um ruído aleatório com
média nula e variância unitária.
Acerca da série temporal {Xt }, julgue o item subsecutivo.
Se θ = 5, o processo {Xt } não é estacionário.
Considere que uma série temporal {Xt
} seja gerada por em que B representa o operador de atraso (backshift), tal que
BZt
= Zt-1, θ seja uma constante real e Zt
seja um ruído aleatório com
média nula e variância unitária.
Acerca da série temporal {Xt }, julgue o item subsecutivo.
A função de densidade espectral da série temporal {Xt
} é dada
por 
em que |ω| < π.
Conheça nossos planos