Questões de Concurso Comentadas para analista - estatística

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Q611997 Estatística

    Uma pesquisa de satisfação dos usuários de um serviço de comunicação de dados prestado pela operadora X foi realizada em determinado estado. Na ocasião, a população de interesse dessa pesquisa era constituída por 2.000 empresas. Ela foi dividida em três estratos A, B e C, tendo sido retirada de cada um deles uma amostra aleatória simples de empresas, na qual se registrou o total de empresas satisfeitas com esse serviço, conforme mostra a tabela a seguir.

Imagem associada para resolução da questão
Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue o item seguinte.

Na ocasião da pesquisa, 50% das empresas da referida população estavam satisfeitas com o serviço de comunicação de dados em questão.
Alternativas
Q611996 Estatística
    Uma pesquisa de satisfação dos usuários de um serviço de comunicação de dados prestado pela operadora X foi realizada em determinado estado. Na ocasião, a população de interesse dessa pesquisa era constituída por 2.000 empresas. Ela foi dividida em três estratos A, B e C, tendo sido retirada de cada um deles uma amostra aleatória simples de empresas, na qual se registrou o total de empresas satisfeitas com esse serviço, conforme mostra a tabela a seguir.
Imagem associada para resolução da questão


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

A estimativa da variância da fração (proporção) de empresas satisfeitas no estrato B foi inferior a 0,0032.
Alternativas
Q611995 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.

No período de 2010 a 2014, o desvio padrão amostral do índice de cancelamento de assinaturas (Y) foi igual a 10.
Alternativas
Q611994 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.

A estimativa da variância de Imagem associada para resolução da questão é inferior a 3.
Alternativas
Q611993 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.


O quadrado do coeficiente angular Imagem associada para resolução da questão, é inferior a 30.
Alternativas
Q611992 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.

A estimativa da variância do erro aleatório em torno da tendência ajustada é superior a 27.
Alternativas
Q611991 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.

O coeficiente de determinação do modelo (R2 ) é superior a 0,90.
Alternativas
Q611990 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.

No período de 2010 a 2014, a média aritmética do índice Y foi igual a 30.
Alternativas
Q611989 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.

Na análise de resíduos, recomenda-se realizar uma avaliação para se detectar possível correlação linear entre os erros consecutivos. Essa avaliação pode ser realizada, por exemplo, por meio das estatísticas Cp de Mallow.
Alternativas
Q611988 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.

A correlação linear de Pearson entre a variável resposta e a variável regressora foi superior a -0,75 e inferior a 0,75.
Alternativas
Q611987 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.

A estatística F da tabela ANOVA, que permite testar conjuntamente a significância estatística dos coeficientes a e b,corresponde à razão entre a soma de quadrados do modelo e a soma de quadrados dos erros. As hipóteses nula e alternativa dessa estatística são, respectivamente, H0: a = 0 e b = 0 e H1: a ≠ 0 ou b ≠ 0.
Alternativas
Q611986 Estatística
Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma , em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.



Considerando que , julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.

Se, em um teste de significância para o coeficiente angular em questão, as hipóteses nula e alternativa forem, respectivamente, H0: b = 0 e H1: b # 0, então o valor da razão t desse teste será inferior a -4 ou superior a 4.
Alternativas
Q611985 Estatística

Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma  + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por Imagem associada para resolução da questão , em que Imagem associada para resolução da questão representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β
Considerando que 

Imagem associada para resolução da questão



em que  denota a transposta da matriz de delineamento, e que

Imagem associada para resolução da questão,  julgue o item que se segue.

Se v = 20, entãoImagem associada para resolução da questãoserá a matriz de covariância de Imagem associada para resolução da questão.
Alternativas
Q611984 Estatística

Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma  + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por Imagem associada para resolução da questão , em que Imagem associada para resolução da questão representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β
Considerando que 

Imagem associada para resolução da questão



em que  denota a transposta da matriz de delineamento, e que

Imagem associada para resolução da questão,  julgue o item que se segue.

O fator de inflação da variância (VIF) é obtido com base nos elementos da diagonal principal da matriz (X’X)-1, sendo sua principal função detectar possíveis pontos influentes ou valores atípicos (outliers) no vetor de resposta y.
Alternativas
Q611983 Estatística

Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma  + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por Imagem associada para resolução da questão , em que Imagem associada para resolução da questão representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β
Considerando que 

Imagem associada para resolução da questão



em que denota a transposta da matriz de delineamento, e que

Imagem associada para resolução da questão,  julgue o item que se segue.
Conclui-se que Imagem associada para resolução da questão


Alternativas
Q611982 Estatística

Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y = + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por Imagem associada para resolução da questão, em queImagem associada para resolução da questão representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β.
Considerando que
Imagem associada para resolução da questão




em que X´ denota a transposta da matriz de delineamento, e que Imagem associada para resolução da questão  julgue o item que se segue.

O vetor de resíduos é dado por (I - H)y, em que H = X (X’X)-1 X’ é a matriz de projeção (hat matrix) e I é a matriz identidade.



Alternativas
Q611981 Estatística
Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y =  + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por Imagem associada para resolução da questão  , em que β representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β
Considerando que 

Imagem associada para resolução da questão

em que denota a transposta da matriz de delineamento, e que
Imagem associada para resolução da questão julgue o item que se segue.

É correto afirmar que Imagem associada para resolução da questão
Alternativas
Q611980 Estatística
Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:  Yk = a0 + a1 Xk + εk ,  Yb1 Xk + εk ,  Xcc1 Yk + ε
em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xdenota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ. 
Considerando-se o modelo ajustado Imagem associada para resolução da questão, em queImagem associada para resolução da questão eImagem associada para resolução da questão são as respectivas estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes a0 e a1, é correto afirmar que Imagem associada para resolução da questão.
Alternativas
Q611979 Estatística
Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:  Yk = aa1 Xk + εk ,  Yk = b1 Xk + εk ,  Xk = c0 + c1 Yk + εk ,  em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ. 
A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente c1 é maior ou igual a 2.
Alternativas
Q611978 Estatística
Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:  Yk = a0 + a1 Xk + εk ,  Yk = b1 Xk + εk ,  Xk = c0 + c1 Y+ εk ,  em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k;Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ. 

Na regressão linear que passa pela origem, a estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente b1 é igual a 4/3.
Alternativas
Respostas
341: E
342: C
343: C
344: C
345: E
346: E
347: E
348: C
349: E
350: E
351: E
352: E
353: E
354: E
355: C
356: C
357: E
358: E
359: E
360: E