Questões de Concurso Público IBGE 2019 para Analista Censitário - Métodos Quantitativos
Foram encontradas 60 questões
Ano: 2019
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IBGE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2019 - IBGE - Analista Censitário - Métodos Quantitativos |
Q1177132
Estatística
Pretende-se realizar uma amostragem sobre um conjunto de 9 regiões de uma cidade, que
estão dispostas aproximadamente conforme uma matriz de 3 colunas e 3 linhas. Para facilitar
o estudo, decidiu-se construir amostras de dimensão 3. A região 5 é considerada central
e todas as outras são consideradas periféricas. Acredita-se que essas regiões periféricas
apresentam comportamentos semelhantes quanto à variável de interesse, quando são
vizinhas próximas. Foi decidido construir um plano de amostragem que permita a escolha
de qualquer amostra com três unidades, mas dê menos peso à possibilidade de escolha
das amostras contendo as regiões de um dos seguintes conjuntos: {1; 2; 4}, {2; 3; 6}, {4; 7;
8} ou {6; 8; 9}. A essas amostras atribui-se a probabilidade p, enquanto a todas as outras
amostras possíveis se atribui a probabilidade 2p. Com essas informações, é correto afirmar
que o valor de p é
Ano: 2019
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IBGE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2019 - IBGE - Analista Censitário - Métodos Quantitativos |
Q1177133
Estatística
Em uma maternidade, foram observadas 20 repetições das variáveis Y: peso do
bebê (kg) e X: comprimento do bebê (cm), cujos resultados foram:
= 377,8
e 
Resíduo = 8,2 (Soma de quadrados dos
resíduos).
Assinale a alternativa que apresenta as estimativas da variância dos estimadores 
e 
dos parâmetros da reta de regressão.
= 377,8
e Resíduo = 8,2 (Soma de quadrados dos
resíduos).
Assinale a alternativa que apresenta as estimativas da variância dos estimadores e dos parâmetros da reta de regressão.
Ano: 2019
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IBGE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2019 - IBGE - Analista Censitário - Métodos Quantitativos |
Q1177134
Estatística
Na estimação do vetor de parâmetros ß , em modelos lineares, podem ser utilizados vários
métodos. Os mais comuns são o Método dos Mínimos Quadrados e o Método da Máxima
Verossimilhança. O propósito desses métodos é encontrar um estimador para o vetor de
parâmetros ß tal que o somatório dos quadrados das distâncias entre cada ponto observado
e seu correspondente estimado pelo modelo seja mínimo. Para esses dois métodos citados,
os estimadores obtidos são iguais, no entanto, pode ocorrer, que para métodos diferentes,
resultam-se estimadores diferentes. Nesses casos, é necessário escolher o melhor estimador.
Assinale a alternativa que apresenta o(s) principal(is) critério(s) utilizado(s) para avaliar um
estimador 
de um parâmetro 
para um modelo linear.
Considere o seguinte:
1. Não viesado -
;
2. Consistência - 
para qualquer 
;
3. Suficiência - quando a função de densidade de probabilidade conjunta condicional das
observações 
amostrais, dado , não depende do parâmetro 
;
4. Variância Mínima - um estimador 
é de variância mínima de 
se para qualquer outro
estimador 
.
5. Normalidade – os parâmetros 
devem distribuir-se conforme a distribuição normal padrão.
de um parâmetro para um modelo linear.
Considere o seguinte:
1. Não viesado -
;
2. Consistência - para qualquer ;
3. Suficiência - quando a função de densidade de probabilidade conjunta condicional das
observações amostrais, dado , não depende do parâmetro ;
4. Variância Mínima - um estimador é de variância mínima de se para qualquer outro
estimador .
5. Normalidade – os parâmetros devem distribuir-se conforme a distribuição normal padrão.
Ano: 2019
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IBGE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2019 - IBGE - Analista Censitário - Métodos Quantitativos |
Q1177135
Estatística
Na aplicação de modelos lineares com mais de uma variável explicativa, a Multicolinearidade
é um problema que geralmente ocorre. Para medir o grau de multicolinearidade, pode-se
utilizar a matriz de correlações que mede a dependência linear de primeira ordem entre
as variáveis explicativas. Utilizando essas informações, relacione as colunas e assinale a
alternativa com a sequência correta.
1. Multicolinearidade Perfeita. 2. Ausência de Multicolinearidade. 3. Alto Grau de Multicolinearidade. 4. Baixo Grau de Multicolinearidade.
( ) Se isso ocorrer, o coeficiente de uma variável vai depender da outra, não refletindo, assim, o efeito individual da variável à qual está associado, mas somente um efeito parcial ou marginal, condicionado a outra variável. ( ) Se isso ocorrer, o coeficiente de uma variável não irá depender da outra, situação perfeita para a aplicação da análise de regressão múltipla. ( ) Nesse caso, é impossível estimar o vetor de parâmetros porque a matriz X'X tem o determinante igual a zero; logo, não possui inversa. ( ) Quando as variáveis não estão correlacionadas entre si, a matriz X'X é diagonal.
1. Multicolinearidade Perfeita. 2. Ausência de Multicolinearidade. 3. Alto Grau de Multicolinearidade. 4. Baixo Grau de Multicolinearidade.
( ) Se isso ocorrer, o coeficiente de uma variável vai depender da outra, não refletindo, assim, o efeito individual da variável à qual está associado, mas somente um efeito parcial ou marginal, condicionado a outra variável. ( ) Se isso ocorrer, o coeficiente de uma variável não irá depender da outra, situação perfeita para a aplicação da análise de regressão múltipla. ( ) Nesse caso, é impossível estimar o vetor de parâmetros porque a matriz X'X tem o determinante igual a zero; logo, não possui inversa. ( ) Quando as variáveis não estão correlacionadas entre si, a matriz X'X é diagonal.
Ano: 2019
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IBGE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2019 - IBGE - Analista Censitário - Métodos Quantitativos |
Q1177136
Estatística
Um investidor solicitou a uma imobiliária os preços (Y, em mil reis) de casas aleatoriamente
selecionadas de certa vizinhança suspeita, as correspondentes idades das casas (x1, em
anos) e o tamanho (x2, em metros quadrados). Uma tabela de análise de variância (ANOVA)
foi construída para os dados observados, conforme segue:
Considerando as informações contidas na Tabela ANOVA, é correto afirmar que
Considerando as informações contidas na Tabela ANOVA, é correto afirmar que
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