Questões de Concurso
Sobre estatística descritiva (análise exploratória de dados) em estatística
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Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por
regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.
Um levantamento foi realizado para se avaliar, por município, a
quantidade X de obras que estão sob suspeita de irregularidade.
Com base em uma amostra de municípios, foi obtida a distribuição
de frequências mostrada na tabela acima. Com base nessas
informações, julgue o item.
Um levantamento foi realizado para se avaliar, por município, a
quantidade X de obras que estão sob suspeita de irregularidade.
Com base em uma amostra de municípios, foi obtida a distribuição
de frequências mostrada na tabela acima. Com base nessas
informações, julgue o item.
Um levantamento foi realizado para se avaliar, por município, a
quantidade X de obras que estão sob suspeita de irregularidade.
Com base em uma amostra de municípios, foi obtida a distribuição
de frequências mostrada na tabela acima. Com base nessas
informações, julgue o item.
Um levantamento foi realizado para se avaliar, por município, a
quantidade X de obras que estão sob suspeita de irregularidade.
Com base em uma amostra de municípios, foi obtida a distribuição
de frequências mostrada na tabela acima. Com base nessas
informações, julgue o item.
A mediana menos a média do número de acidentes é
• a média de todos os valores é 50;
• a soma dos quadrados dos valores é 150.000;
• o tamanho da população é 50.
Se de cada um dos valores for subtraída a média, e, em seguida, o resultado de cada subtração for dividido por 10, obtém-se um novo conjunto de valores.
A variância desses valores transformados é
Dessa forma, ao se considerar a variável aleatória Y definida por y = 4.X + 3, a média e o desvio padrão de Y serão, respectivamente, iguais a
A melhor estimativa para o terceiro quartil da distribuição é, aproximadamente, de
Nesse caso, se o algoritmo EM (expectation-maximization) for aplicado a essa distribuição, independentemente do lado da cauda de início, o algoritmo convergirá para o ponto de máximo global da distribuição.
X1: n1 = 31 x1 = 90 s21 = 12; X2: n2 = 28 x2 = 115 s22 = 9, em que n, x, e s2 correspondem, respectivamente, ao tamanho da amostra, à média aritmética e à variância amostral. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
X1: n1 = 31 x1 = 90 s21 = 12; X2: n2 = 28 x2 = 115 s22 = 9, em que n, x, e s2 correspondem, respectivamente, ao tamanho da amostra, à média aritmética e à variância amostral. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.