Questões de Concurso Público ANATEL 2014 para Especialista em Regulação - Métodos Quantitativos

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Q1649102 Estatística



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 εrepresenta 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.


O coeficiente de determinação ou explicação (R2 ) é igual ou superior a 55%.

Alternativas
Q1649103 Estatística



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 εrepresenta 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.


Com nível de significância de 5%, a hipótese nula H0 1 = β2 = 0 é rejeitada, o que sugere que o modelo ajustado produz boas estimativas para o valor esperado da variável resposta em função das duas variáveis explicativas.

Alternativas
Q1649104 Estatística



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 εrepresenta 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.


O intercepto do modelo ajustado não tem significância estatística.

Alternativas
Q1649105 Estatística



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 εrepresenta 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.


Suponha que X1,i seja uma variável indicadora e que X2,i seja uma variável quantitativa. Nesse caso, o modelo combinará aspectos da análise de variância e da análise de regressão, e seu estudo pode ser feito com técnicas da análise de covariância (ANCOVA).

Alternativas
Q1649106 Estatística



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 εrepresenta 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 variância de Yi é igual a σ2 , cuja estimativa corresponde à variância amostral de Yi , ou seja, Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q1649107 Estatística

Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma Di = αPi + εi , em que εi representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.


O coeficiente α representa a correlação linear de Pearson entre as variáveis preço e demanda.

Alternativas
Q1649108 Estatística

Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma Di = αPi + εi , em que εi representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.


A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente α é superior a 1,4 e inferior a 1,5.

Alternativas
Q1649109 Estatística

Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma Di = αPi + εi , em que εi representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.


A estimativa da variância residual V é igual ou superior a 15.

Alternativas
Q1649110 Estatística

Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma Di = αPi + εi , em que εi representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.


O erro padrão do estimador de mínimos quadrados do coeficiente α é igual ou superior a 0,4.

Alternativas
Q1649111 Estatística

Sabendo que, em determinado estudo, o volume de transmissão de dados foi considerado um modelo de séries temporais na forma 

Imagem associada para resolução da questão

em que n ≥ 1, at representa um ruído branco com média nula e desvio padrão igual a 1, e t ∈ {..., -1, 0, 1...}, julgue o seguinte item.


O processo pode ser escrito na forma invertida como Imagem associada para resolução da questão , em que B representa o operador de atraso.

Alternativas
Q1649112 Estatística

Sabendo que, em determinado estudo, o volume de transmissão de dados foi considerado um modelo de séries temporais na forma


Imagem associada para resolução da questão


em que n ≥ 1, at representa um ruído branco com média nula e desvio padrão igual a 1, e t ∈ {..., -1, 0, 1...}, julgue o seguinte item.


A série temporal segue um processo ARMA(0, n) com média nula.

Alternativas
Q1649113 Estatística

Sabendo que, em determinado estudo, o volume de transmissão de dados foi considerado um modelo de séries temporais na forma


Imagem associada para resolução da questão


em que n ≥ 1, at representa um ruído branco com média nula e desvio padrão igual a 1, e t ∈ {..., -1, 0, 1...}, julgue o seguinte item.


A função de densidade espectral desse processo é f(ω) = c[1,25 + cos(ω)]n , em que |ω| ≤ π e c é uma constante de normalização.

Alternativas
Q1649114 Estatística

Sabendo que, em determinado estudo, o volume de transmissão de dados foi considerado um modelo de séries temporais na forma


Imagem associada para resolução da questão


em que n ≥ 1, at representa um ruído branco com média nula e desvio padrão igual a 1, e t ∈ {..., -1, 0, 1...}, julgue o seguinte item.


A autocorrelação entre Zt-n e Zt+n é nula.

Alternativas
Q1649115 Estatística


Um experimento foi realizado com o propósito de avaliar o efeito de três diferentes pacotes de serviços de comunicação de dados (tratamento) no volume de reclamações (resposta). As unidades experimentais foram nove grandes cidades, agrupadas em três blocos com três cidades cada. Em cada bloco, cada cidade recebeu casualmente um tratamento, o que resultou na distribuição exibida na tabela acima. 

Com relação aos experimentos em blocos completos casualizados, julgue o item a seguir.


No delineamento em blocos completos casualizados, os tamanhos de amostras para os diferentes tratamentos podem ser diferentes, mas complicações na análise estatística podem ocorrer se houver perdas de dados dentro de um ou mais blocos.

Alternativas
Q1649116 Estatística


Um experimento foi realizado com o propósito de avaliar o efeito de três diferentes pacotes de serviços de comunicação de dados (tratamento) no volume de reclamações (resposta). As unidades experimentais foram nove grandes cidades, agrupadas em três blocos com três cidades cada. Em cada bloco, cada cidade recebeu casualmente um tratamento, o que resultou na distribuição exibida na tabela acima. 

Com relação aos experimentos em blocos completos casualizados, julgue o item a seguir.


Para a replicação j do tratamento i, o modelo pode ser escrito na forma Yi, j = β0 + β1X1, i, j + β2X2, i, j + β3X3, i, j + εi, j, em que Xk, i, j = 1 se i = k; e Xk, i, j = 0 se ik, para k = 1, 2, 3.

Alternativas
Q1649117 Estatística
Em uma empresa que conta com grande equipe de técnicos em instalação de TV a cabo, três desses técnicos foram selecionados ao acaso para participarem de processo avaliativo. A cada um deles foi atribuída uma nota dada por um cliente diferente. O modelo adotado para análise tem a forma Wi, j = μ + αi + γi, j, em que j = 1, 2, 3 representa a observação (repetição) e i = 1, 2, 3 representa o fator (técnico). Assim, Wi, j representa a nota recebida pelo técnico i na repetição j, αi é um efeito aleatório que segue distribuição normal com média zero e variância v > 0, e γi, j é a normal com média zero e variância η > 0.

Com base nos dados apresentados na hipótese e considerando que αi e γi,j sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.


O modelo da análise é um modelo fatorial cruzado.

Alternativas
Q1649118 Estatística
Em uma empresa que conta com grande equipe de técnicos em instalação de TV a cabo, três desses técnicos foram selecionados ao acaso para participarem de processo avaliativo. A cada um deles foi atribuída uma nota dada por um cliente diferente. O modelo adotado para análise tem a forma Wi, j = μ + αi + γi, j, em que j = 1, 2, 3 representa a observação (repetição) e i = 1, 2, 3 representa o fator (técnico). Assim, Wi, j representa a nota recebida pelo técnico i na repetição j, αi é um efeito aleatório que segue distribuição normal com média zero e variância v > 0, e γi, j é a normal com média zero e variância η > 0.

Com base nos dados apresentados na hipótese e considerando que αi e γi,j sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.


O valor esperado de Wi, j é igual a μ, e Var(Wi, j) = v + η.

Alternativas
Q1649119 Estatística
Em uma empresa que conta com grande equipe de técnicos em instalação de TV a cabo, três desses técnicos foram selecionados ao acaso para participarem de processo avaliativo. A cada um deles foi atribuída uma nota dada por um cliente diferente. O modelo adotado para análise tem a forma Wi, j = μ + αi + γi, j, em que j = 1, 2, 3 representa a observação (repetição) e i = 1, 2, 3 representa o fator (técnico). Assim, Wi, j representa a nota recebida pelo técnico i na repetição j, αi é um efeito aleatório que segue distribuição normal com média zero e variância v > 0, e γi, j é a normal com média zero e variância η > 0.

Com base nos dados apresentados na hipótese e considerando que αi e γi,j sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.


As observações W1,1, W1,2 e W1,3 são mutuamente independentes.

Alternativas
Q1649120 Estatística
Em uma empresa que conta com grande equipe de técnicos em instalação de TV a cabo, três desses técnicos foram selecionados ao acaso para participarem de processo avaliativo. A cada um deles foi atribuída uma nota dada por um cliente diferente. O modelo adotado para análise tem a forma Wi, j = μ + αi + γi, j, em que j = 1, 2, 3 representa a observação (repetição) e i = 1, 2, 3 representa o fator (técnico). Assim, Wi, j representa a nota recebida pelo técnico i na repetição j, αi é um efeito aleatório que segue distribuição normal com média zero e variância v > 0, e γi, j é a normal com média zero e variância η > 0.

Com base nos dados apresentados na hipótese e considerando que αi e γi,j sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.


Para se testar se as unidades amostrais são equivalentes entre si, as hipóteses nula e alternativa do teste de interesse devem ser, respectivamente, H0 : μ = 0 e H1 : μ … 0.

Alternativas
Respostas
96: E
97: E
98: C
99: C
100: E
101: E
102: C
103: E
104: E
105: C
106: C
107: C
108: C
109: C
110: E
111: E
112: C
113: E
114: E