Questões de Concurso

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Ano: 2015 Banca: IF-PA Órgão: IF-PA Prova: IF-PA - 2015 - IF-PA - Professor - Psicologia |
Q540215 Estatística
É uma medida de tendência central que surge do resultado da divisão do somatório dos números dados pela quantidade de números somados.
Alternativas
Ano: 2015 Banca: IF-PA Órgão: IF-PA Prova: IF-PA - 2015 - IF-PA - Professor - Psicologia |
Q540214 Estatística
Ao assumirmos que a probabilidade de dois ou mais eventos independentes ocorrerem conjuntamente é igual ao produto das probabilidades de ocorrerem separadamente, estamos falando de qual regra?
Alternativas
Ano: 2015 Banca: IF-PA Órgão: IF-PA Prova: IF-PA - 2015 - IF-PA - Professor - Psicologia |
Q540212 Estatística
Sobre a distribuição normal ou gaussiana, é correto afirmar:
Alternativas
Q537315 Estatística

O contador de uma microempresa registra a despesa mensal em uma planilha. Em uma série de registros, foram anotadas as despesas relativas a um intervalo sequencial de 25 meses. Para avaliar a estabilidade e capacidade do processo de controle das despesas, foi feito estudo no qual foram utilizadas ferramentas para análise padrão de qualidade. Caso as despesas excedam a 13,5 mil reais, haverá problemas no balanço contábil da empresa. Com os dados obtidos, e utilizando um software apropriado, o contador construiu os gráficos mostrados a seguir.


Com base nas informações fornecidas acima, julgue o próximo item.

A medida utilizada para calcular a estimativa do desvio padrão é embasada na média de amplitudes móveis, com janela de 2 observações e multiplicando essa média por uma constante 1/d2.
Alternativas
Q537314 Estatística

O contador de uma microempresa registra a despesa mensal em uma planilha. Em uma série de registros, foram anotadas as despesas relativas a um intervalo sequencial de 25 meses. Para avaliar a estabilidade e capacidade do processo de controle das despesas, foi feito estudo no qual foram utilizadas ferramentas para análise padrão de qualidade. Caso as despesas excedam a 13,5 mil reais, haverá problemas no balanço contábil da empresa. Com os dados obtidos, e utilizando um software apropriado, o contador construiu os gráficos mostrados a seguir.


Com base nas informações fornecidas acima, julgue o próximo item.

Verifica-se que o limite de capacidade superior unilateral não supera 0,5, enfatizando que o problema é grave.
Alternativas
Q537313 Estatística

O contador de uma microempresa registra a despesa mensal em uma planilha. Em uma série de registros, foram anotadas as despesas relativas a um intervalo sequencial de 25 meses. Para avaliar a estabilidade e capacidade do processo de controle das despesas, foi feito estudo no qual foram utilizadas ferramentas para análise padrão de qualidade. Caso as despesas excedam a 13,5 mil reais, haverá problemas no balanço contábil da empresa. Com os dados obtidos, e utilizando um software apropriado, o contador construiu os gráficos mostrados a seguir.


Com base nas informações fornecidas acima, julgue o próximo item.

O processo das despesas nos dois últimos anos demonstra estabilidade e controle estatístico. Entretanto, a capacidade do processo não é grande o suficiente para a empresa manter as despesas nos níveis seguros, que minimizam problemas com o balanço contábil.
Alternativas
Q537312 Estatística

O contador de uma microempresa registra a despesa mensal em uma planilha. Em uma série de registros, foram anotadas as despesas relativas a um intervalo sequencial de 25 meses. Para avaliar a estabilidade e capacidade do processo de controle das despesas, foi feito estudo no qual foram utilizadas ferramentas para análise padrão de qualidade. Caso as despesas excedam a 13,5 mil reais, haverá problemas no balanço contábil da empresa. Com os dados obtidos, e utilizando um software apropriado, o contador construiu os gráficos mostrados a seguir.


Com base nas informações fornecidas acima, julgue o próximo item.

Observando as 10 últimas medidas de despesas, é correto concluir que houve um aumento nos gastos da empresa, e que uma ação de redução de despesas deve ser promovida pelos seus gestores.
Alternativas
Q537311 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
Considerando que o sobrescrito T representa a transposta de uma matriz,a matriz de projeção H = X(XT X)-1 XT é simétrica, mas não é uma matriz idempotente.
Alternativas
Q537310 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
No teste-t para os coeficientes estimados, assume-se como hipótese nula H0 : β = 0, onde a estatística do teste pode ser comparada com a distribuição F com 1 e 28 graus de liberdade.
Alternativas
Q537309 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
A distância de Cook permite identificar heterocedasticidade nos resíduos. Nesse caso, é necessário transformar dados ou utilizar outro método de regressão, como regressão ponderada, modelos lineares generalizados, entre outros.
Alternativas
Q537308 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
Para cada dia de atraso, é esperado um valor de juros adicional de 2,19 reais.
Alternativas
Q537307 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
É esperado que os resíduos sejam simétricos e mesocúrticos, se a suposição de normalidade for plausível.
Alternativas
Q537306 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
A soma de quadrados da regressão é maior que 1.000.
Alternativas
Q537305 Estatística

Em um estudo sobre o valor de juros (R$ ) e encargos pagos versus tempo de atraso (dias) considerando o pagamento da fatura de cartão de crédito de 30 clientes, foi construído um diagrama de dispersão e ajustado um modelo de regressão linear simples, seguido de quatro gráficos diagnósticos, apresentados a seguir.


coeficientes de regressão:

                            estimate   std.   error   t value    Pr(>|t|)

(intercept)              11,6624       1,8222     6,400   6,28e-07 ***

tempo                       2,1936      0,3347     6,553   4,19e-07 ***

---

signif. codes:   0   ‘***’   0,001 ‘**’  0,01 ‘ * ’  0,05 ‘ .’    0,1 ‘  ’ 1


residual standard error: 5,036 on 28 degrees of freedom

multiple R-squared: 0,6053, adjusted R-squared: 0,5912

F-statistic: 42,94 on 1 and 28 DF, p-value: 4,186e-07



Acerca das informações e das figuras apresentadas, julgue o item subsequente.
Os gráficos projetados nas margens do diagrama de dispersão são chamados de desenho esquemático ou boxplot, que resume graficamente a tendência central e a dispersão dos dados, sendo construído utilizando-se mínimo, máximo, média e quartis.
Alternativas
Q537303 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
O critério de informação de Akaike (AIC) deve ser utilizado para selecionar o modelo que melhor se ajusta à série. Assim como o máximo da função de verossimilhança, deve-se preferir o modelo com o maior AIC.
Alternativas
Q537302 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.

Utilizando o operador translação definido como BXt = Xt -1, é correto concluir que um modelo AR(2) deve ser descrito na forma Φ(B)Xt = αt, em que Φ(B) = 1 - Φ1B - Φ2B2 e αt representa um ruído branco.

Alternativas
Q537301 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
É comum denotar o primeiro modelo ajustado como ARIMA(1,0,0), um modelo autorregressivo de primeira ordem, e o segundo como ARIMA(1,0,1), um modelo autorregressivo de segunda ordem.
Alternativas
Q537300 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.
Apesar de a primeira operação diferença ter sido aplicada à série de saldo, nota-se que, em torno de 200 dias, existe uma grande variabilidade, o que sugere que uma segunda operação diferença poderia ser aplicada, com o objetivo de melhorar a estacionarieda de da série.
Alternativas
Q537299 Estatística

No estudo de insolvência de empresas, foi determinada a série temporal do saldo em conta corrente de uma pessoa jurídica, após a operação x1 - x1 - 1. Um economista precisou fazer a previsão para a semana seguinte (6 dias) e decidiu ajustar um modelo de séries temporais que modelasse o problema. Com esse propósito, foram então ajustados dois modelos ARIMA. A descrição dos seus dados e gráficos diagnósticos (resíduos padronizados, correlograma dos resíduos e os valores-p do teste de Ljung-Box) é apresentada a seguir.



coeficientes:

              AR1 intercepto

         0,5217      -0,0589

e.p. 0,0363         0,2309

σ2 = 6,738: logaritmo da verossimilhança = -1305,2, 

AIC = 2616,39


coeficientes:

               AR1       AR2   intercepto

           0,9969  -0,9077     -0,0612

e.p.     0,0175   0,0173      0,0503

σ2 = 1,149: logaritmo da verossimilhança = -820,46,

AIC = 1648,91


Morettin e Toloi. Análise de séries temporais.

São Paulo: Ed. Edgard Blücher, 2004.

Com base nas informações e nas figuras apresentadas, julgue o item seguinte.

Observando o gráfico da série de salário, nota-se que esta sofreu uma operação diferença, definida por Δx1 = x1-x1-1, com o objetivo de torná-la estacionária e garantir que as características da série para Xt+ sejam as mesmas para X1, que é a variável aleatória geradora de x1 .


Alternativas
Respostas
6381: C
6382: A
6383: A
6384: B
6385: C
6386: E
6387: C
6388: E
6389: E
6390: C
6391: E
6392: C
6393: C
6394: C
6395: E
6396: E
6397: C
6398: E
6399: E
6400: C