Questões de Concurso
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Um analista deseja simular realizações de uma variável aleatória X, definida pela função de densidade: fX(x) = 8x-3 , se x > 2 e fX(x) = 0, se x ≤ 2. A partir dessas informações, julgue o item a seguir.
Realizações x podem ser obtidas pelo método da aceitação-rejeição. Para a implementação desse método, gera-se uma realização
u de uma variável aleatória uniforme no intervalo de 0 a 1. Gera-se também a realização y de uma variável aleatória auxiliar
Y cuja função de densidade é fY(y). Se x = y, então 
, em que C é uma constante. Caso contrário, outros valores de
u e de y são gerados.
Realizações x podem ser obtidas por meio da equação
, pelo método da transformação integral, em que u é uma
realização de uma variável aleatória uniforme no intervalo de 0 a 1. 
. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
Considere-se que um cliente tenha o perfil x = 0 e z = 0. Nesse
caso, a probabilidade de que esse cliente seja de alto risco de
crédito é igual a 
.
Julgue o item a seguir, acerca do atendimento nessa agência bancária.
O intervalo de tempo médio entre as chegadas de dois clientes
sucessivos a serem atendidos no guichê A é superior a 1 minuto.
Julgue o item a seguir, acerca do atendimento nessa agência bancária.
A distribuição do intervalo de tempo entre as chegadas de dois
clientes sucessivos nessa agência segue uma distribuição
exponencial.
Julgue o item a seguir, acerca do atendimento nessa agência bancária.
A distribuição da quantidade aleatória X de clientes que chegam
por hora nessa agência bancária pode ser aproximada por uma
distribuição normal com média 100 e desvio-padrão igual a 10.
Julgue o item a seguir, acerca do atendimento nessa agência bancária.
Em média, no guichê B são atendidos 20 clientes por dia.
Julgue o item a seguir, acerca do atendimento nessa agência bancária.
O terceiro momento central da distribuição do número diário de
clientes atendidos pela agência é uma medida de assimetria e é
igual a 100.
Julgue o item a seguir, acerca do atendimento nessa agência bancária.
O número diário de clientes atendidos no guichê B segue uma
distribuição de Poisson.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A estatística D de Cook é uma medida de influência de possíveis
observações atípicas na modelagem dos dados.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A seleção das variáveis explicativas pode ser feita avaliando-se
as magnitudes das estatísticas t das estimativas dos coeficientes
do modelo ajustado. Essa abordagem, no entanto, pode falhar
caso as variáveis explicativas forem correlacionadas.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
Uma avaliação sobre a existência de correlação entre os resíduos
pode ser feita pelo teste de Durbin-Watson.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O VIF (variance inflation fator) é uma medida útil para avaliar
a multicolineariedade entre as variáveis explicativas.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis
Y e X1 é negativo.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O valor do critério de informação de Akaike (AIC) diminui à
medida que a estimativa para σ2 diminui.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O critério de informação de Akaike (AIC) é uma medida
para o diagnóstico do modelo, avaliando a adequação do
modelo ajustado.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A estimativa para σ2
fornecida pelo modelo IV é maior
ou igual à estimativa fornecida pelo modelo II.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O coeficiente de determinação do modelo IV — R2
— é
maior ou igual ao coeficiente de determinação do
modelo III.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
As variáveis X1i
, X2i
, X3i
, X4i
e X5i
são chamadas variáveis
independentes porque são linearmente independentes.
representa o erro aleatório da i-ésima observação,
seguindo uma distribuição normal com média zero e
variância F2
.Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
Os modelos I e II não são considerados modelos de
regressão linear.
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