Questões de Concurso Para polícia federal

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Q2247314 Estatística
   Um estudo levantou a opinião de uma população de 1.500 pessoas acerca da atual política de segurança pública. A tabela seguinte apresenta a distribuição conjunta da opinião pública segundo duas regiões A e B da cidade.

A partir das informações acima, julgue o item a seguir.


A variância de W é menor que 0,2.

Alternativas
Q2247313 Estatística
   Um estudo levantou a opinião de uma população de 1.500 pessoas acerca da atual política de segurança pública. A tabela seguinte apresenta a distribuição conjunta da opinião pública segundo duas regiões A e B da cidade.

A partir das informações acima, julgue o item a seguir.


A média de Z é menor que 0,5.

Alternativas
Q2247312 Estatística
   Um estudo levantou a opinião de uma população de 1.500 pessoas acerca da atual política de segurança pública. A tabela seguinte apresenta a distribuição conjunta da opinião pública segundo duas regiões A e B da cidade.

A partir das informações acima, julgue o item a seguir.


O valor do quadrado do coeficiente de contingência é um valor inferior a 0,10. 

Alternativas
Q2247311 Estatística
   Um estudo levantou a opinião de uma população de 1.500 pessoas acerca da atual política de segurança pública. A tabela seguinte apresenta a distribuição conjunta da opinião pública segundo duas regiões A e B da cidade.

A partir das informações acima, julgue o item a seguir.


O valor da medida de associação entre região e opinião, segundo a estatística qui-quadrado de Pearson, é igual a 250. 

Alternativas
Q2247310 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


A estatística D de Cook (Cook’s-D) é utilizada para avaliar a existência de correlação nos resíduos. 

Alternativas
Q2247309 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


O coeficiente Cp de Mallow é uma medida utilizada em regressão linear múltipla para detecção de pontos influentes.


Alternativas
Q2247308 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


As estatísticas DFFITS e DFBETAS são medidas utilizadas em regressão linear múltipla para seleção das variáveis explicativas.


Alternativas
Q2247307 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


O VIF (variance inflated factor) é uma medida utilizada em regressão linear múltipla para se avaliar a multicolineariedade entre as variáveis explicativas do modelo.

Alternativas
Q2247306 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


No modelo apresentado, X é uma variável aleatória discreta.


Alternativas
Q2247305 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Se os erros aleatórios seguissem uma distribuição normal com média 0, então Y teria distribuição normal com média α. 


Alternativas
Q2247304 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Considere que, na análise dos resíduos, o estudo verificou que Y segue uma distribuição normal. Nessa situação, conclui-se que os dados são heterocedásticos. 


Alternativas
Q2247303 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Considere que, para a análise dos resíduos do modelo, o estudo apresentou um gráfico de probabilidade normal (normal probability plot). Nesse caso, é correto concluir que o gráfico apresentado é um histograma dos resíduos.

Alternativas
Q2247302 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Caso se mantivesse a tendência dos meses de janeiro a novembro, a estimativa do número de ocorrências por 1.000 habitantes para dezembro de 2003 seria de 50,6 ocorrências por 1.000 habitantes.

Alternativas
Q2247301 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


O coeficiente de correlação entre X e Y é superior a 0,7.

Alternativas
Q2247300 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


O coeficiente de explicação ajustado — R2 ajustado — é superior a 0,9.


Alternativas
Q2247299 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


O coeficiente de explicação — R2 — é superior a 0,81.


Alternativas
Q2247298 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


A variância amostral de Y é maior que 0,05. 


Alternativas
Q2247297 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


A estimativa da variância dos erros aleatórios (E) é igual a 0,003. 


Alternativas
Q2247296 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


O quadrado médio do modelo (D) é igual a 0,3. 


Alternativas
Q2247295 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


A estatística t do teste de hipóteses H0: α = 0 versus H1α ≠ 0 possui 9 graus de liberdade. 


Alternativas
Respostas
841: E
842: E
843: E
844: C
845: E
846: E
847: E
848: C
849: E
850: E
851: E
852: E
853: E
854: C
855: C
856: C
857: E
858: C
859: C
860: C