Questões de Concurso
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Considerando os conceitos associados a probabilidade e estatística,
julgue os itens de 108 a 116.
Considerando os conceitos associados a probabilidade e estatística,
julgue os itens de 108 a 116.
Considerando os conceitos associados a probabilidade e estatística,
julgue os itens de 108 a 116.
A variância de uma variável aleatória discreta X que assume os valores 1, 2, 3 e 4 com probabilidades 4/8, 2/8, 1/8 e 1/8, respectivamente, é superior a 1,1.
Considerando os conceitos associados a probabilidade e estatística,
julgue os itens de 108 a 116.
Considerando os conceitos associados a probabilidade e estatística,
julgue os itens de 108 a 116.
Considerando os conceitos associados a probabilidade e estatística,
julgue os itens de 108 a 116.
Considerando os conceitos associados a probabilidade e estatística,
julgue os itens de 108 a 116.
I. A série temporal Zt = Tt + at, onde at é o ruído branco de média zero e variância 1 e Tt = 2t , t = 1,2,..., N, é estacionária.
II. Uma intervenção sofrida por uma série temporal se manifesta de forma abrupta ou residual.
III. De um modo geral, a análise espectral de série temporais estacionárias decompõe a série em componentes senoidais com coeficientes aleatórios não correlacionados.
IV. O modelo MA(1), dado por Xt = at - θat-1 , onde at é o ruído branco de média zero e variância σ2 , só é estacionário se |θ|< 1.
Considere as afirmativas abaixo.
Está correto o que se afirma APENAS em
, onde Xi é a média amostral do estrato i, é dada por 
Sejam os vetores A= ( 1 , 1 ) e B= ( 1 , -1 ). É verdade que
I. Uma técnica não hierárquica da análise de agrupamentos é o método das K-médias.
II. O modelo de análise fatorial procura descrever a variabilidade de um vetor aleatório p-dimensional X, em termos de um vetor aleatório m-dimensional (m<p), linearmente relacionado com X.
III. O objetivo principal da análise de componentes principais é o de explicar a estrutura de variância e covariância de um vetor aleatório através da construção de combinações lineares das variáveis originais.
IV. Na aplicação da análise discriminante é necessário que os grupos para os quais cada elemento amostral pode ser classificado sejam pré-definidos.
Está correto o que se afirma em
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(0 < Z < 0,125) = 0,05; P(0 < Z < 0,5) = 0,19; P(0 < Z < 1) = 0,34; P(0 < Z < 1,28) = 0,40;
P(0 < Z < 1,5) = 0,43; P(0 < Z < 2) = 0,48
Para responder às questões de números 72 a 74 considere as informações dadas abaixo.
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(0 < Z < 0,125) = 0,05; P(0 < Z < 0,5) = 0,19; P(0 < Z < 1) = 0,34; P(0 < Z < 1,28) = 0,40;
P(0 < Z < 1,5) = 0,43; P(0 < Z < 2) = 0,48
Para responder às questões de números 72 a 74 considere as informações dadas abaixo.
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(0 < Z < 0,125) = 0,05; P(0 < Z < 0,5) = 0,19; P(0 < Z < 1) = 0,34; P(0 < Z < 1,28) = 0,40;
P(0 < Z < 1,5) = 0,43; P(0 < Z < 2) = 0,48
Para responder às questões de números 72 a 74 considere as informações dadas abaixo.
Suponha que as características de um produto dependam de duas variáveis aleatórias contínuas: X e Y. Sabe-se que a função densidade de probabilidade conjunta de (X,Y) é:
f(x, y) = x2 + xy/3 , 0 ≤ x ≤ 1, 0 ≤ y ≤ 2.
A probabilidade de X ser inferior a 0,5, denotada por P(X < 0,5), é
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