Questões de Concurso
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Ano: 2006
Banca:
FCC
Órgão:
BACEN
Prova:
FCC - 2006 - BACEN - Analista do Banco Central - Área 3 - Conhecimentos Específicos |
Q2254427
Estatística
Texto associado
Uma das principais aplicações da Econometria tem
sido sua utilização na obtenção de modelos que explicam a procura de produtos nos diversos setores da Economia. Por exemplo, em um determinado país, adotou-se o
modelo zi = α + βxi + γyi + εi para avaliar a demanda per capita
de um determinado produto, com base em observações nos
últimos dez anos.
Dados:
• zi = ln(Qi
), em que ln é o logaritmo neperiano
(ln(e) 1) e Qi
um índice representando a demanda
per capita do produto no ano i;
• xi = ln(Pi
), em que Pi é o índice de preço do produto no
ano i;
• yi = ln(Ri
), em que Ri é a renda per capita do país no
ano i;
• α, β, e γ são parâmetros desconhecidos;
• εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear múltipla.
Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se a
equação do plano :
^zi = 4 – 0,12xi + 0,76 yi
Dados obtidos do quadro de análise de variância:
Soma dos quadrados referente à regressão: 0,6160
Variação residual: 0,0140
Considerando a equação do plano obtida pelo método dos
mínimos quadrados para esse país, o valor da previsão
em um determinado ano do índice de demanda per capita
Q do produto analisado em função do índice de preço P e
uma renda per capita R (P . Q ≠ 0) pode ser obtido pela
fórmula:
Ano: 2006
Banca:
FCC
Órgão:
BACEN
Prova:
FCC - 2006 - BACEN - Analista do Banco Central - Área 3 - Conhecimentos Específicos |
Q2254426
Estatística
Texto associado
Uma empresa, com a finalidade de determinar a relação entre os gastos anuais com propaganda (X), em R$ 1 000,00, e o lucro bruto anual (Y), em R$ 1 000,00, optou por utilizar o modelo linear simples Yi = α + β Xi + εi, em que Yi é o valor do lucro bruto auferido no ano i, Xi é o valor gasto com propaganda no ano i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples (α e β são parâmetros desconhecidos).
Considerou, para o estudo, as seguintes informações referentes às observações nos últimos 10 anos da empresa:
Montando o quadro de análise de variância, tem-se que
Ano: 2006
Banca:
FCC
Órgão:
BACEN
Prova:
FCC - 2006 - BACEN - Analista do Banco Central - Área 3 - Conhecimentos Específicos |
Q2254425
Estatística
Texto associado
Uma empresa, com a finalidade de determinar a relação entre os gastos anuais com propaganda (X), em R$ 1 000,00, e o lucro bruto anual (Y), em R$ 1 000,00, optou por utilizar o modelo linear simples Yi = α + β Xi + εi, em que Yi é o valor do lucro bruto auferido no ano i, Xi é o valor gasto com propaganda no ano i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples (α e β são parâmetros desconhecidos).
Considerou, para o estudo, as seguintes informações referentes às observações nos últimos 10 anos da empresa:
Utilizando a equação da reta obtida pelo método dos
mínimos quadrados, tem-se que, caso haja um gasto
anual com propaganda de 80 mil reais, a previsão do lucro
bruto anual, em mil reais, será de
Ano: 2007
Banca:
FCC
Órgão:
TRF - 2ª REGIÃO
Prova:
FCC - 2007 - TRF - 2ª REGIÃO - Analista Judiciário - Estatística |
Q2251218
Estatística
Em uma população de 100 elementos, com variância
populacional 50, foram tomadas amostras casuais simples
de tamanho 10. Nestas condições, as variâncias da média
amostral na amostragem, com e sem reposição, são
respectivamente
Ano: 2007
Banca:
FCC
Órgão:
TRF - 2ª REGIÃO
Prova:
FCC - 2007 - TRF - 2ª REGIÃO - Analista Judiciário - Estatística |
Q2251215
Estatística
Um administrador deseja construir um modelo de previsão
do valor dos salários recebidos pela categoria A de
trabalhadores. Para a construção do modelo foram
coletadas as informações relativas ao salário inicial em
reais, número de meses de experiência anterior ao
emprego atual e tempo de permanência em meses no
emprego atual. Ao final foi estimado o seguinte modelo de
previsão de salário: salário atual = 1,9 (salário inicial) + 0,10
(meses de permanência no emprego atual) – 22,5 (meses
de experiência anterior). A técnica de análise estatística
utilizada para a construção deste modelo foi
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