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I. Na análise de componentes principais, quando a distribuição de probabilidade do vetor em estudo é normal multivariada, as componentes principais além de não correlacionadas são também independentes e têm distribuição normal.
II. é a matriz de covariâncias do vetor aleatório X de dimensão (2X1), então a matriz de correlações de X é P =
III. Na análise fatorial, quando a suposição de ortogonalidade dos fatores não puder ser considerada, pode-se utilizar o recurso da transformação ortogonal dos fatores originais na tentativa de se obter uma estrutura mais simples de ser interpretada.
IV. A análise de agrupamentos trabalha com medidas de similaridade e dissimilaridade, não comportando por isso o uso de variáveis qualitativas.
Está correto o que se afirma APENAS em
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 0,53) = 0,70; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,55) = 0,94; P(Z < 1,6) = 0,945;
P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 1,75) = 0,96; P(Z < 1,8) = 0,964; P(Z < 2,05) = 0,98
Tendo por base
I. o teorema: “Se X for uma variável aleatória contínua com função de distribuição acumulada F, então a variável aleatória U = F(x) tem distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1]";
II. os números aleatórios u1 = 0,06, u2 = 0,30, u3 = 0,96, gerados de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1].
Os valores simulados de uma distribuição normal com média 10 e desvio padrão 2, a partir de u1, u2, u3, são dados, respectivamente, por
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 0,53) = 0,70; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,55) = 0,94; P(Z < 1,6) = 0,945;
P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 1,75) = 0,96; P(Z < 1,8) = 0,964; P(Z < 2,05) = 0,98
Seja um vetor de variáveis aleatórias com distribuição normal bivariada com vetor de médias e matriz de covariâncias . Considere a variável aleatória bidimensional Y, formada por combinações lineares de X, dada por:
Sendo W = Y1 + Y2, a probabilidade denotada por P(2 < W < 8) é, em %, igual a
P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 0,53) = 0,70; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,55) = 0,94; P(Z < 1,6) = 0,945;
P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 1,75) = 0,96; P(Z < 1,8) = 0,964; P(Z < 2,05) = 0,98
Sejam ( X1,X2,...Xn) e (Y1,Y2,...Yn)duas amostras aleatórias simples, independentes, de duas variáveis aleatórias X e Y, respectivamente. Sabe-se que:
I. X representa as notas de Matemática dos alunos do ensino médio da escola A e tem distribuição normal com média de 5,8 e variância 2,25.
II. Y representa as notas de Matemática dos alunos do ensino médio da escola B e tem distribuição normal com média de 5,4 e variância 1,75.
III.
IV. U =
Nessas condições, supondo que as populações de onde essas amostras foram extraídas sejam infinitas, o valor de n para que P( U > 1 ) = 3,6% é igual a
P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 0,53) = 0,70; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,55) = 0,94; P(Z < 1,6) = 0,945;
P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 1,75) = 0,96; P(Z < 1,8) = 0,964; P(Z < 2,05) = 0,98
A porcentagem do orçamento gasto com pessoal em 40 municípios de certa região é uma variável aleatória X com distribuição normal com média μ(%) e desvio padrão 3%.
Sabe-se que a probabilidade de que o gasto com pessoal seja superior a 80% é igual a 0,02. Nessas condições, o valor de μ é, em %, igual a