Questões de Concurso
Sobre estatística descritiva (análise exploratória de dados) em estatística
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O estatístico de uma Vara Federal necessita verificar se a idade média dos condenados por prevaricação e a dos condenados por corrupção passiva são iguais. Para isso tomou amostras aleatórias de tamanhos: n1 = 15 de condenados por prevaricação e n2 = 20 condenados por corrupção passiva. As amostras forneceram as estatísticas: média amostral x̄1 = 25 anos e desvio-padrão amostral s1 = 2 anos do grupo da prevaricação e x̄2 = 31 anos e desvio-padrão amostral s2 = 3,5 anos do grupo da corrupção passiva. Verificou-se, aplicando os testes, que as amostras eram provenientes de distribuição normal, mas com variâncias desconhecidas e diferentes. Então, foi aplicado o teste adequado à situação e obteve-se, para a estatística do teste, o valor
Seja a amostra aleatória de variável aleatória X que tem distribuição normal com média μ e variância σ2, N(μ, σ2), [x1, x2, ... , xn], então, é correto afirmar que a Variância e o Erro Quadrático Médio do estimador de Máxima Verossimilhança (EMV) do parâmetro σ2 são, respectivamente,
Seja [X1, X2, ... , Xn] uma amostra aleatória de uma variável aleatória com distribuição normal, com média μ e variância σ2, ou seja, X ⁓ N(μ, σ2), em que os parâmetros são desconhecidos, então, os estimadores uniformemente de mínima variância não viciados, UMVU, da média μ e variância σ2 são, respectivamente,
Suponha as variáveis aleatórias independentes X
com distribuição Qui-quadrado com v = 5 graus
de liberdade e Y com distribuição Gama com
parâmetros α
= 2 e β = 5. Então, a esperança e a
variância da variável aleatória W = X + Y são,
respectivamente,
Considere o vetor aleatório X'= [X1 X2] cuja matriz
de covariância é Σ = 
. Então, é correto
afirmar que a matriz de correlação P do vetor é
Considere os resultados do ajuste do modelo Yi = β1X1i + β2X2i + ɛi i = 1, 2, ... , n aos valores da variável dependente (resposta) Y e variáveis explicativas X1 e X2 nas tabelas a seguir. A variável ɛi é o erro aleatório e βi i = 1, 2 são os parâmetros.
Análise da Variância
Então, a estatística t e a razão F foram obtidas
usando-se os procedimentos:
Um estatístico necessita relacionar uma variável
aleatória dependente Y com duas outras variáveis
explicativas X1 e X2. Ele observou n vezes os
valores de Y em função de X1 e X2 e ajustou um
modelo linear aos dados observados minimizando
a Soma dos Quadrados dos Erros, 
(yi–ŷ)2 entre valores observados e valores ajustados pelo
modelo para estimar os parâmetros por B̂ = (X'X)-1X'Y. Nessa expressão, B̂ é o vetor de
estimativas dos parâmetros, X é a matriz do
modelo de ordem nxp e Y é o vetor de respostas,
ou seja, a variável dependente. Os resultados do
ajuste estão nas tabelas a seguir:
Análise da Variância
Então, é correto afirmar que
A estrutura de covariância de um vetor aleatório
de dimensão p = 3, X’ = [X1 X2 X3] tem matriz de
covariância estimada para n observações do vetor
X por S = 
. Uma Análise de
Componentes Principais foi desenvolvida e
forneceu os resultados das tabelas a seguir:
Pesos das Componentes
Então, é correto afirmar que a componente
principal mais importante na análise tem
expressão:
Na Análise de Componentes Principais,
conceitua-se algebricamente Componentes
Principais como combinações lineares
particulares não correlacionadas das p variáveis
aleatórias X1, X2, ... , Xp que compõem o vetor
aleatório X. Também é correto afirmar que
Considere a Análise de Correlação Canônica em que se tem os vetores X e Y de dimensões p e q, respectivamente, com matrizes de covariâncias Σ1 e Σ2, vetores médios μ1 e μ2 , respectivamente, e matriz de covariância cruzada Σ12. Ainda, tem-se as combinações lineares U = c '1 X e V = c '2 Y. Então, é correto afirmar que
Um Gráfico em Setores Circulares representa o
percentual de processos em uma determinada
Vara Federal por tipo de crime. A tabela mostra o
tipo de crime e o percentual a seguir de
processos.
Então, é correto afirmar que, no Gráfico em Setor,
o ângulo do setor circular correspondente ao
crime de peculato tem o valor em graus de
A amostra de idades a seguir foi obtida:
20 35 23 54 46 22 41 50 38 40 35 18 32 29 31 56 37
A mediana dessas idades é igual a
O coeficiente de variação é uma medida relativa de dispersão. Ela é útil quando se deseja comparar, em termos relativos, o grau de concentração em torno da média de séries distintas. O coeficiente de variação é definido como o produto entre o desvio padrão e a média dividido por 100.
O professor de Matemática deve apresentar aos seus alunos conceitos sobre Estatística básica, devido a sua importância na aplicação no cotidiano, como pesquisas públicas e estatísticas apresentadas na mídia. Uma das medidas de dispersão é o desvio padrão, que pode ser aplicado para o cálculo da classificação no vestibular. Se dois candidatos ao mesmo curso tiram nota 7 em provas diferentes, o peso desse resultado vai depender do desvio padrão de cada exame.
A variância e o desvio padrão, diferente da amplitude total, são medidas que levam em consideração apenas valores externos. Por isso, essas medidas são índices de variabilidade muito estáveis e também muito utilizados no cotidiano.
Tendo como base o diagrama esquemático box plot precedente, que descreve a distribuição de uma variável quantitativa Y, julgue o próximo item.
O terceiro quartil da distribuição em questão é igual a 60.
Tendo como base o diagrama esquemático box plot precedente, que descreve a distribuição de uma variável quantitativa Y, julgue o próximo item.
O intervalo interquartil referente ao diagrama esquemático é igual a 20.
Tendo como base o diagrama esquemático box plot precedente, que descreve a distribuição de uma variável quantitativa Y, julgue o próximo item.
Pelo menos metade da distribuição da variável Y encontra-se no intervalo [40, 60].
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