Questões de Concurso Público ANATEL 2014 para Especialista em Regulação - Métodos Quantitativos
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Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn retirada de uma distribuição normal apresenta média μ e desvio padrão 1 e, para a estimação bayesiana dessa média, suponha que μ siga uma distribuição normal padrão e que a função de perda (loss function) seja expressa como L(μ, τ) = (μ - τ(X))2 , em que X = (X1, X2, ..., Xn) e τ é uma função real da amostra. Com base nessas hipóteses, julgue o item seguinte.
Se n = 100, o valor do risco de Bayes é superior a 0,015.
Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn retirada de uma distribuição normal apresenta média μ e desvio padrão 1 e, para a estimação bayesiana dessa média, suponha que μ siga uma distribuição normal padrão e que a função de perda (loss function) seja expressa como L(μ, τ) = (μ - τ(X))2 , em que X = (X1, X2, ..., Xn) e τ é uma função real da amostra. Com base nessas hipóteses, julgue o item seguinte.
A distribuição a priori conjugada da média μ é normal com
média nula e variância unitária.
Em um estudo acerca da qualidade dos serviços de
telefonia móvel prestados pelas operadoras, foram consideradas três
variáveis quantitativas, X1, X2 e X3. Na tabela acima, são mostradas
as cargas fatoriais relativas a essas variáveis, em que se associa,
para cada variável Xk, uma comunalidade ck.
Considerando essas informações, julgue o próximo item.
O percentual da variação total explicada pelos dois fatores é
inferior a 60% da variação total.
Em um estudo acerca da qualidade dos serviços de
telefonia móvel prestados pelas operadoras, foram consideradas três
variáveis quantitativas, X1, X2 e X3. Na tabela acima, são mostradas
as cargas fatoriais relativas a essas variáveis, em que se associa,
para cada variável Xk, uma comunalidade ck.
Considerando essas informações, julgue o próximo item.
As comunalidades são c1 = 0,7; c2 = 1,2; e c3 = 0.
Um estudo econométrico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma Yi = β0 + β1X1,i + β2X2,i + εi, em que i = 1, ..., n; Yi representa a variável resposta, X1,i e X2,i são as variáveis explicativas; β0 ,β1 e β2 são os coeficientes (fixos) do modelo; e εi representa o erro aleatório normal com média zero e variância σ2 .
Considerando essas informações e as tabelas acima, que mostram resultados pertinentes ao referido modelo, cujos coeficientes foram obtidos com base no método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
A estimativa de máxima verossimilhança do coeficiente β2 é inferior a -1 e superior a -2.
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