Questões de Concurso Público TRT - 17ª Região (ES) 2022 para Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Estatística

Foram encontradas 39 questões

Q2108521 Estatística
Quanto aos testes não paramétricos, é correto afirmar
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Q2108522 Estatística
Atenção: Para responder à questão, considere as informações abaixo.


       Considerando uma amostra aleatória de n pares de valores de duas variáveis, Xi e Yi , com i = 1, 2,..., n e admitindo-se que Y é função linear de X, pode-se estabelecer uma regressão linear simples da forma Yi = βo + β1Xi + ei , onde βo e β1 são parâmetros desconhecidos, X é a variável independente e Y é a variável dependente. O erro ei é uma série de valores independentes e identicamente distribuídos com ei ~ N(0,σ2) .
Se para uma amostra aleatória de 100 pares de valores referentes a um estudo específico o intervalo de confiança de 95% calculado para β1 é dado por [−1,2;1,8] e considerando o nível de significância de 5%, então
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Q2108523 Estatística
Atenção: Para responder à questão, considere as informações abaixo.


       Considerando uma amostra aleatória de n pares de valores de duas variáveis, Xi e Yi , com i = 1, 2,..., n e admitindo-se que Y é função linear de X, pode-se estabelecer uma regressão linear simples da forma Yi = βo + β1Xi + ei , onde βo e β1 são parâmetros desconhecidos, X é a variável independente e Y é a variável dependente. O erro ei é uma série de valores independentes e identicamente distribuídos com ei ~ N(0,σ2) .
Considere uma amostra aleatória de 10 pares de valores de duas variáveis, Xi e Yi , com i = 1,2, ..., 10.


A estimação dos parâmetros β0 e β1 pelo método dos mínimos quadrados fornece, respectivamente, os valores
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Q2108524 Estatística
Quanto às técnicas de amostragem,
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Q2108525 Estatística

Seja X uma variável aleatória com distribuição beta com função densidade



Considere a distribuição Y ~ U (0,1) , onde U (0,1) é uma distribuição uniforme padrão, e o interesse é na simulação de observações da variável aleatória X, pelo método de aceitação/rejeição. Com essa finalidade, foram obtidos os seguintes pares de números pseudoaleatórios das variáveis Y e U:


i       1      2       3        4     5

y   0,5   0,1    0,7    0,9    0,8

u  0,6   0,3    0,4    0,7    0,9


Os dois valores aceitos como observações de X, considerando os cinco pares de valores obtidos, são:

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Q2108526 Estatística
Um grupo de N = 100 coelhos está sendo usado em um estudo nutricional. Os pesos antes do início do estudo são registrados para cada coelho. A média desses pesos é de 3,3 kg. Após dois meses, o experimentador deseja obter uma estimativa do peso médio dos coelhos. O pesquisador seleciona n = 10 coelhos aleatoriamente e os pesa. Os pesos originais e os pesos atuais desses 10 coelhos são apresentados na tabela a seguir.


Considere r como a estimativa resultante do estimador razão e  μa média estimada atual dos 100 coelhos com respectiva variância estimada
Com base nessas informações, 
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Q2108527 Estatística

Atenção: Para responder à questão, considere o código na linguagem R. 

Y<-c(2,3,2,4,3,5,6,3,4) #1

X1<-c(10,13,9,18,12,22,27,13,21) #2

X2<-c(6,10,4,10,10,17,16,9,13) #3

dados<-data.frame(cbind(Y,X1,X2)) #4

modelo <- lm(Y ~ X1 + X2, data = dados) #5

summary(modelo) #6

coef(modelo) #7

formula(modelo) #8

plot(modelo) #9

p <- as.data.frame(cbind(13,4)) #10

colnames(p) <- cbind("X1","X2") #11

predict(modelo, newdata=p) #12

vcov(modelo) #13

Intercept<-rep(1,times=9) #14

X<-cbind(Intercept,X1,X2) #15

t(solve(t(X)%*%X)%*%t(X)%*%Y) #16

residuals(modelo) #17 

É correto afirmar que
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Q2108528 Estatística

Atenção: Para responder à questão, considere o código na linguagem R. 

Y<-c(2,3,2,4,3,5,6,3,4) #1

X1<-c(10,13,9,18,12,22,27,13,21) #2

X2<-c(6,10,4,10,10,17,16,9,13) #3

dados<-data.frame(cbind(Y,X1,X2)) #4

modelo <- lm(Y ~ X1 + X2, data = dados) #5

summary(modelo) #6

coef(modelo) #7

formula(modelo) #8

plot(modelo) #9

p <- as.data.frame(cbind(13,4)) #10

colnames(p) <- cbind("X1","X2") #11

predict(modelo, newdata=p) #12

vcov(modelo) #13

Intercept<-rep(1,times=9) #14

X<-cbind(Intercept,X1,X2) #15

t(solve(t(X)%*%X)%*%t(X)%*%Y) #16

residuals(modelo) #17 

Os comandos das linhas 14 a 16 produzem o mesmo resultado que o comando
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Q2108529 Estatística
Considere a distribuição Beta(1,β) com função densidade de probabilidade f(x) = β(1-x)β-1 ,x ∈ [0,1] . Usando o método da transformação inversa para gerar números aleatórios X de Beta(1,β) e considerando que a variável aleatória U é distribuída uniformemente no intervalo (0,1), temos que X é obtido por
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Q2108530 Estatística
São métodos de simulação estática:
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Q2108531 Estatística
Considere uma partícula que faz um passeio aleatório simples, simétrico e com barreiras pelas posições {0, 1, 2, ..., 100}. Se a partícula estiver na posição 0, ela se moverá para a posição 1 no próximo passo. Se a partícula estiver na posição 100, ela se moverá para a posição 99 no próximo passo. Para as posições restantes, a partícula se move para a esquerda ou direita com igual probabilidade.
Se a partícula inicia o passeio na posição 0, a quantidade de passos necessários, em média, para ela retornar à posição 0 é
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Q2108532 Estatística
Um processo de Wiener Wt (movimento browniano padrão) satisfaz as seguintes propriedades:
− W0 = 0 com probabilidade 1. − Para t > 0, Wt tem distribuição normal com média 0 e variância t. − Para s, t > 0, Wt+s − Ws tem a mesma distribuição de Wt . − Se 0 ≤ q ≤ r ≤ s < t, então Wt − Ws e Wr − Wq são variáveis aleatórias independentes. − A função t ↦ Wt é contínua com probabilidade 1.
Considerando as propriedades apresentadas, a média e a variância de Ws + Wt são, respectivamente,
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Q2108533 Estatística
Um médico atende seus pacientes segundo um processo de Poisson com taxa de 5 pacientes por hora. Considere que o tempo de consulta segue uma distribuição exponencial com média 1/6 de hora e com disciplina de atendimento FIFO. O número mínimo de lugares necessários na sala de espera para que a probabilidade do paciente chegar e ficar em pé seja inferior a 10% é dado por
Dados: Log10 3 = 0,48 log10 5 = 0,70 log10 6 = 0,78
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Q2108534 Estatística
Uma variável aleatória X possui média 0 e matriz de covariância         Seja Y = X1 + X2. O valor da variância de Y é
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Q2108535 Estatística
Considere as variáveis aleatórias X1 e X2 com matriz de covariância        Em uma análise de componentes principais, as proporções de explicação dos componentes Y1 e Y2 são dadas por
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Q2108536 Estatística
Em uma modelagem de série temporal foi adotado o modelo auto-regressivo de ordem p = 1, AR(1), dado por Zt = 0,8Zt-1 + at , onde at é o ruído branco com média zero e variância unitária. Zt depende apenas de Zt-1 e do ruído branco no instante t, t ∈ Z. A variância do processo e o valor da função de auto-covariância Yj para j = 2 são (adotando duas casas decimais), respectivamente,
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Q2108537 Estatística
Considere o modelo de média móvel de ordem q=2, MA(2), dado por Zt = at − θ1at-1 − θ2at-2, t ∈ Z, com ruído branco at ~N(0,σ2). Então o processo resultante será
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Q2108538 Estatística
Em um determinado período, o índice de preços de Paasche cresceu 20% e o de quantidade de Laspeyres decresceu 25%. Considerando o princípio da decomposição das causas, a variação do índice de valor tem 
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Q2108540 Estatística
 A curva de Lorenz da figura abaixo corresponde à distribuição de renda de certa população, onde a área compreendida entre a curva de Lorenz e a linha tracejada indicando o bissetor do 1º quadrante é definida como área de desigualdade e corresponde a 20%. 

Imagem associada para resolução da questão



Com base nessas informações, o índice de Gini para a distribuição de renda é
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Respostas
20: C
21: B
22: A
23: C
24: E
25: C
26: D
27: A
28: D
29: B
30: E
31: B
32: E
33: D
34: B
35: A
36: C
37: E
38: A