Questões de Concurso
Sobre estatística descritiva (análise exploratória de dados) em estatística
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Q319522
Estatística
No site da Secretaria Estadual de Fazenda (www.fazenda.rj.gov.br) podem ser encontradas muitas informações a respeito da arrecadação dos diversos impostos. Clicando no link "Transparência Fiscal” e depois no link “Arrecadação”, pode- se fazer o “Download das tabelas em XLS". No arquivo “Quadros 2009.xls" encontra-se a informação dos valores mensais arrecadados de todos os impostos em 2009 e 2008. Assim, escolhido o ITD e transformadas as 24 observações mensais desses valores numa distribuição de frequências agrupadas em classes, foi obti da a tabela abaixo, não havendo valores coincidentes com os extremos das classes.
Calculando-se a média e a mediana dessa distribuição, em milhares de reais, encontram-se, respectivamente:
Calculando-se a média e a mediana dessa distribuição, em milhares de reais, encontram-se, respectivamente:
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
SEFAZ-SP
Prova:
FCC - 2013 - SEFAZ-SP - Agente Fiscal de Rendas - Gestão Tributária - Prova 1 |
Q319128
Estatística
Texto associado
Atenção: Para resolver às questões de números 38 a 40, utilize os valores que julgar mais apropriados (observar sempre a melhor aproximação) da tábua da distribuição normal padrão.
Suponha que a variável X represente o valor de determinado tributo que é cobrado mensalmente aos comerciantes, em um determinado município. Sabe-se que X é uma variável aleatória com distribuição normal com média e desvio padrão dados, respectivamente, por 800 reais e 200 reais. Os comerciantes foram divididos em 3 categorias: baixo faturamento, médio faturamento e alto faturamento. Os valores limites das classes de tributo dependem da categoria de comerciante, são estabelecidos por probabilidades da variável X e estão apresentados na tabela abaixo:
Os valores de A e B, em reais, são dados, respectivamente, por
Os valores de A e B, em reais, são dados, respectivamente, por
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INPI
Prova:
CESPE - 2013 - INPI - Analista de Planejamento - Estatistica |
Q314004
Estatística
Texto associado
A respeito da análise de resíduos nos modelos de regressão, julgue os itens a seguir.
Suponha que, em um modelo de regressão ajustado, em uma pequena amostra, obteve-se uma observação Xicuja medida de desvio das covariáveis com relação à respectiva média foi igual a hii = 1/5 Nesse caso, se o resíduo padronizado for superior a 2, então essa observação será um ponto influente.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INPI
Prova:
CESPE - 2013 - INPI - Analista de Planejamento - Estatistica |
Q314001
Estatística
Texto associado
Em relação à análise de variância para avaliar a qualidade de ajuste de modelos de regressão, julgue os próximos itens.
Considere uma variável resposta X e duas variáveis explicativas X1 e X2. Nesse caso, a soma de quadrados totais (SQT) do modelo Y , explicado por X1, será maior que a soma de quadrados totais do modelo Y, explicado por X1 e X2.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INPI
Prova:
CESPE - 2013 - INPI - Analista de Planejamento - Estatistica |
Q313997
Estatística
Considere que, em um modelo de regressão linear múltipla, a variância associada à média da resposta estimada para um vetor X* de novas observações seja σ 21 e a variância do erro de predição correspondente, σ 22.
Nessa situação, é correto afirmar que o quadrado médio do resíduo será QMR ≤ σ 22 - σ 21.
Nessa situação, é correto afirmar que o quadrado médio do resíduo será QMR ≤ σ 22 - σ 21.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INPI
Prova:
CESPE - 2013 - INPI - Analista de Planejamento - Estatistica |
Q313992
Estatística
Texto associado
Com relação aos modelos de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Considere que B seja o estimador de máxima verossimilhança dos parâmetros β de um modelo de regressão. Nesse caso, a distribuição da variável resposta, condicionada a B, tem média dependente de β
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INPI
Prova:
CESPE - 2013 - INPI - Analista de Planejamento - Estatistica |
Q313984
Estatística
Texto associado
0 0 3 3 3 4 1 2 2 1 1 2 3 3 4 1 2 2 0 4
Considerando os dados acima, que representam a quantidade de doutores presentes em pesquisas que geraram patentes industriais, julgue os próximos itens.
Considerando os dados acima, que representam a quantidade de doutores presentes em pesquisas que geraram patentes industriais, julgue os próximos itens.
A mediana dos dados é igual a 3.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INPI
Prova:
CESPE - 2013 - INPI - Analista de Planejamento - Estatistica |
Q313980
Estatística
Texto associado
Dois analistas retiraram amostras de um banco de dados sobre valores de imóveis (em m2) de determinada cidade. As estatísticas descritivas das duas amostras retiradas são: n1 = 150, X = 1.400, s1 = 300 e n2 = 100, x2 = 1.200, s2 = 250.
Considerando a situação hipotética acima, julgue os itens seguintes.
Considerando a situação hipotética acima, julgue os itens seguintes.
Considerando-se que 
e assumindo-se normalidade para os dados, é correto afirmar que o teste t a ser utilizado para verificar se as duas médias são iguais terá menos de 150 graus de liberdade.
e assumindo-se normalidade para os dados, é correto afirmar que o teste t a ser utilizado para verificar se as duas médias são iguais terá menos de 150 graus de liberdade.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INPI
Prova:
CESPE - 2013 - INPI - Analista de Planejamento - Estatistica |
Q313973
Estatística
Texto associado
Em um banco de dados, foram armazenadas informações relativas a diversas pesquisas realizadas por pesquisadores de institutos renomados. Entre as variáveis constantes desse banco destacam-se: nome, gênero e titulação do pesquisador; valor financiado da pesquisa; instituto ao qual o pesquisador pertence; número de componentes da equipe; e número de artigos publicados pelo pesquisador.
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Uma forma de melhorar a variância explicada pela análise fatorial é empregar a rotação VARIMAX.
Q312053
Estatística
O modelo de regressão linear simples:
foi ajustado a uma amostra de 12 pares de observações. A equação de regressão obtida foi:
com coeficiente de explicação de 80% e soma de quadrados residuais igual a 40.
O coeficiente de correlação linear entre as variáveis x e u, com base nesta amostra, é
foi ajustado a uma amostra de 12 pares de observações. A equação de regressão obtida foi:
com coeficiente de explicação de 80% e soma de quadrados residuais igual a 40.
O coeficiente de correlação linear entre as variáveis x e u, com base nesta amostra, é
Q312050
Estatística
O histograma abaixo representa a distribuição das idades dos pacientes atendidos no ano de 2000 em uma clínica infantil, expressa em anos.
A idade que separa os 30% mais jovens é
A idade que separa os 30% mais jovens é
Q312049
Estatística
Em um hospital foram estudadas as idades dos pacientes de 3 tipos de especialidade médica. Foram analisados 65 pacientes e comparadas as médias de idade destes pacientes através do teste de análise de variância. Utilizando a tabela de análise de variância abaixo e sabendo que o valor de F com 2 e 24 graus de liberdade é 3,40 com 
= 0,05, o valor de a e a decisão do teste são, respectivamente,
= 0,05, o valor de a e a decisão do teste são, respectivamente,
Q312047
Estatística
No ano de 1990 foram registrados nos cartórios do município de Avai 2.000 uniões civis e no ano de 2000 foram registradas 1.000 uniões. Sabendo que o município possuía 1.500.000 habitantes em 30/06/1990 e 1.200.000 habitantes em 30/06/2000, é correto afirmar que a taxa de nupcialidade neste município
Q312042
Estatística
Dentre os métodos para avaliação da distribuição das variáveis aleatórias, o diagrama de ramos e folhas é
Q312040
Estatística
É INCORRETO afirmar:
Q312038
Estatística
Texto associado
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z > 2) = 0,023; P(0 < Z < 1,6) = 0,445; P(Z < 1) = 0,84;
P(0 < Z < 2,33) = 0,49.
Se t tem distribuição de Student com 24 graus de
liberdade, então:
P(t < 2,06) = 0,975; P(t < 2,49) = 0,99 e P(t < 1,71) = 0,95.
P(Z > 2) = 0,023; P(0 < Z < 1,6) = 0,445; P(Z < 1) = 0,84;
P(0 < Z < 2,33) = 0,49.
Se t tem distribuição de Student com 24 graus de
liberdade, então:
P(t < 2,06) = 0,975; P(t < 2,49) = 0,99 e P(t < 1,71) = 0,95.
O índice de massa corpórea é calculado dividindo o peso da pessoa pelo quadrado de sua altura. Para a população de homens de meia idade que mais tarde desenvolvem a doença de diabetes, a distribuição dos índices básicos de massa corpórea é aproximadamente normal com média µ e desvio padrão s desconhecidos. Para uma amostra de 25 homens selecionados desse grupo, observou-se um índice médio 
= 25,2 kg/m2 com desvio padrão s = 2,5 kg/m2. Um intervalo de confiança de 95% para a média µ da população é dado por
= 25,2 kg/m2 com desvio padrão s = 2,5 kg/m2. Um intervalo de confiança de 95% para a média µ da população é dado por
Q312037
Estatística
Texto associado
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z > 2) = 0,023; P(0 < Z < 1,6) = 0,445; P(Z < 1) = 0,84;
P(0 < Z < 2,33) = 0,49.
Se t tem distribuição de Student com 24 graus de
liberdade, então:
P(t < 2,06) = 0,975; P(t < 2,49) = 0,99 e P(t < 1,71) = 0,95.
P(Z > 2) = 0,023; P(0 < Z < 1,6) = 0,445; P(Z < 1) = 0,84;
P(0 < Z < 2,33) = 0,49.
Se t tem distribuição de Student com 24 graus de
liberdade, então:
P(t < 2,06) = 0,975; P(t < 2,49) = 0,99 e P(t < 1,71) = 0,95.
Suponha que o peso de crianças de 10 anos, numa deter- minada população, tenha distribuição normal com média µ desconhecida e desvio padrão 4 kg. A probabilidade de que o peso médio de uma amostra aleatória simples de 100 crianças, selecionadas desta população, difira por mais de 400 gramas de µ é, aproximadamente, igual a
Q312036
Estatística
Texto associado
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z > 2) = 0,023; P(0 < Z < 1,6) = 0,445; P(Z < 1) = 0,84;
P(0 < Z < 2,33) = 0,49.
Se t tem distribuição de Student com 24 graus de
liberdade, então:
P(t < 2,06) = 0,975; P(t < 2,49) = 0,99 e P(t < 1,71) = 0,95.
P(Z > 2) = 0,023; P(0 < Z < 1,6) = 0,445; P(Z < 1) = 0,84;
P(0 < Z < 2,33) = 0,49.
Se t tem distribuição de Student com 24 graus de
liberdade, então:
P(t < 2,06) = 0,975; P(t < 2,49) = 0,99 e P(t < 1,71) = 0,95.
O tempo para ocorrência de defeitos em máquinas, de uma determinada fabricação, tem distribuição normal com média 1000 dias e desvio padrão 100 dias. Ao desejar que apenas 1% das máquinas sejam substituídas antes do término da garantia, o tempo de garantia que o fabricante deve dar às máquinas vendidas deve ser de
Q312033
Estatística
Suponha que uma série temporal possa ser escrita como:
Zt = Tt + at
onde at é o ruído branco de média zero e variância
e
Tt = 1-2t
A série estacionária é
Zt = Tt + at
onde at é o ruído branco de média zero e variância
e Tt = 1-2t
A série estacionária é
Q312032
Estatística
Para o modelo autoregressivo:
onde at é o ruído branco de média zero e variância
, a autocorrelação de ordem 1 é dada por
onde at é o ruído branco de média zero e variância
, a autocorrelação de ordem 1 é dada por
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