Questões de Concurso

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Q187993 Estatística
A distribuição de probabilidades da variável aleatória X é tal que X = -1 com 50% de probabilidade ou X = 1 com 50% de probabilidade. A média, X , de quatro realizações de X, sucessivas e independentes, é uma variável aleatória de média e desvio padrão, respectivamente, iguais a

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Q187992 Estatística
A distribuição de probabilidades da variável aleatória X é tal que X = 1 com 50% de probabilidade ou X = 3 com 50% de probabilidade. Logo, a média e o desvio padrão de X são, respectivamente, iguais a

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Q187991 Estatística
O coeficiente de correlação entre as variáveis aleatórias X e Y é zero. Sendo V( ) o operador variância, conclui-se, a respeito de X e Y, que

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Q187990 Estatística
Dois eventos de um espaço amostral são independentes quando

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Q187989 Estatística
Dois dados comuns e “honestos” são lançados simultaneamente e os resultados são somados. A soma é uma variável aleatória cuja

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Q187988 Estatística
Foram observadas 10 realizações independentes de uma variável aleatória X, as quais, depois de ordenadas, são: 1, 1, 2, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 6. Nesta amostra, a(o)

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Q187789 Estatística
Uma prova consta de 35 questões do tipo múltipla escolha, com 5 opções cada uma, onde apenas uma opção é verdadeira. Um candidato que não sabe resolver nenhu- ma das questões vai respondê-las aleatoriamente. Ele sabe que as respostas certas das 35 questões estão distribuídas igualmente entre as opções A,B,C,D e E, e resolve marcar suas respostas seguindo esse critério: escolherá aleatoriamente 7 questões para marcar a opção A, outras 7 para a B, e assim sucessivamente. A probabilidade de ele acertar todas as questões é
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Q187788 Estatística
Uma moeda honesta foi lançada 4 vezes. Uma pessoa contou o número de caras nos três primeiros lançamentos e outra contou o número de caras nos três últimos lançamentos. A probabilidade de que ambas tenham contado exatamente duas caras é
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Q187787 Estatística
Utilize as informações a seguir para responder à questão.
Considere a amostra de uma variável aleatória, cujos valores estão todos expressos em uma mesma unidade.

Amostra : 36 38 26 40 40 28 46 40 38 28


Dada a amostra, tem-se que
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Q187786 Estatística
Utilize as informações a seguir para responder à questão.
Considere a amostra de uma variável aleatória, cujos valores estão todos expressos em uma mesma unidade.
Amostra : 36 38 26 40 40 28 46 40 38 28


Sobre essa amostra, tem-se que
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Q187775 Estatística

No caso de Séries Temporais, definidas através de um processo cujas saídas

{zk , zk-1, zk-2, ... }

também denominadas observações não exibem estatísticas estacionárias, o modelo mais adequado, que pode ser usado diretamente, é o processo

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Q187774 Estatística

Uma formulação de Séries Temporais, definida por

zk = b1.zk-1 + rk - c1.rk-1


onde a entrada (input) rk é uma variável aleatória gaussiana e a saída atual (zk) é uma combinação linear da saída passada e da entrada em dois instantes (k e k-1), é conhecida como processo

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Q187773 Estatística
Uma das clássicas formulações para Séries Temporais é dada por

zk = rk - ∑i =1,p cirk-i 
onde a entrada (input) rk é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais, em que a saída atual (zk) é uma combinação linear da entrada nos instantes atual e passados (rk,rk-1, ...zk-p) é
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Q187772 Estatística
Na Análise de Séries Temporais, tem-se uma técnica de ajuste de dados experimentais a um modelo empírico composto por uma equação de diferenças. Uma possível formulação é tal que os dados atuais (t = k) sejam uma combinação linear de p dados passados (zk-1,...zk-p) ponderados por coeficientes (b1,...bp) gerando uma equação do tipo

zk = ∑i =1,p  bizk-i + rk
onde rk é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais é
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Q187771 Estatística
A Análise de Séries Temporais consiste no estudo de sequências numéricas, que são realizações de Processos Estocásticos. Um processo estocástico é considerado
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Q187770 Estatística
Um importante indicador da qualidade do modelo de regressão, obtido com a aplicação do Método dos Mínimos Quadrados, é o coeficiente de determinação, que é
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Q187769 Estatística
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.

Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.

Imagem 141.jpg

Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.

O erro desse ajuste pode ser avaliado através do “erro padrão da estimativa”, dado por Imagem 147.jpg
Assim, a melhor aproximação para o erro padrão da estimativa é
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Q187768 Estatística
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.

Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.

Imagem 141.jpg

Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.

O Método dos Mínimos Quadrados determinará para os parâmetros a e β valores que são, respectivamente, aproximados por
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Q187767 Estatística
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.

Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.

Imagem 141.jpg

Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.

A determinação dos coeficientes a e β é feita através da minimização da seguinte função-objetivo:
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Q187766 Estatística
Um serviço de atendimento, que se inicia às 9 h, tem uma única fila para atendimento por um único servidor. O intervalo (em minutos) entre a chegada de dois clientes é uma variável aleatória uniformemente distribuída entre 0 e 4, e o tempo (em minutos) de atendimento pelo servidor é uma variável aleatória distribuída uniformemente entre 5 e 10. No quadro a seguir, é apresentado o resultado de uma simulação com essas variáveis.

Imagem 140.jpg

Por exemplo, o primeiro cliente chega às 9 h 2 min, é atendido durante 5 min e, portanto, sai do sistema às 9 h 7 min. O segundo cliente chega 1 min após a chegada do primeiro cliente, e o servidor irá consumir 10 min em seu atendimento. O cliente que aguardará na fila mais tempo para ser atendido irá esperar
Alternativas
Respostas
8881: E
8882: B
8883: A
8884: A
8885: B
8886: B
8887: D
8888: B
8889: D
8890: E
8891: E
8892: D
8893: E
8894: D
8895: D
8896: D
8897: A
8898: C
8899: B
8900: E