Questões de Concurso
Para stf
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A evolução da administração pública no Brasil é resultado de um processo natural, sem interferências de políticas governamentais.
Apesar de terem princípios diferentes, a administração pública e a administração gerencial adotam técnicas e ferramentas comuns.
O propósito das empresas privadas é a maximização de lucros, ao passo que a prioridade das organizações públicas é atender às necessidades dos cidadãos.
Embora distintas em natureza, a administração pública e a administração gerencial compartilham o mesmo objetivo fundamental de maximizar a eficiência de suas áreas.
Um modelo ARMA(2, 2) não pode ser reduzido à um modelo AR(2) com o operador = 1 - B.
Se Zt* for o valor de um filtro linear (médias móveis) no instante t e se µt = E(Zt ) for o valor esperado da série no mesmo instante, então E(Zt*) > µt .
O critério de Akaike para o modelo AR(p) com uma ordem fixa decresce à medida que a quantidade de observações da série aumenta.
O teste de Durbin-Watson em modelos ARMA é um teste de raízes unitárias.
Considere que o critério de informação bayesiana (BIC) para um modelo ARMA(p, q) seja definido por , BIC( p,q ) = In + ( p + q ) In N/ N, em que N é o número de observações da série, e é a estimativa da variância do modelo. Nesse caso, se e se BIC ( 1,1 ) = 1/2BIC( K,0 ) = 2/3BIC( 0, w ) então os modelos considerados são, respectivamente, ARMA(1, 1), AR(4) e MA(3).
Considere que, na análise discriminante por meio do escore quadrático, o vetor x seja classificado na população k se Nesse caso, se existirem apenas 2 populações (g = 2), e se S = S1 = S2, então a expressão de Qk(x) não dependerá de x, mas apenas de
Na análise discriminante por meio do escore de Fisher, convencionou-se que os dados seguem distribuição normal.
No agrupamento hierárquico, o critério denominado complete-linkage consiste em atualizar as distâncias entre dois grupos recém-agrupados como sendo o valor mínimo entre eles.
No método de agrupamento por k-médias, a probabilidade de que a configuração inicial seja próxima do resultado final do agrupamento é aproximadamente igual a 1.
O vetor (X, Y) tal que X ~ N(µX, σ2 ) e Y ~ N(µY, σ2 ) segue uma distribuição normal bivariada com matriz de variância Σ = σ2 I, em que I é a matriz identidade.
Na análise fatorial, a rotação varimax, que não é ortogonal, tem por objetivo maximizar a variância das cargas fatoriais.
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji ) for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 forem disjuntos, então cov[N(J1), N(J2)] = 0.
Se, em um processo de Markov em tempo discreto, a matriz de transição for M, e se v for o vetor distribuição estacionária do processo, então vM2 = vM100 .
Em um processo de Poisson com média 1, a probabilidade de não ocorrer nenhum evento até o instante 1 será inferior a 1/ 3 .
Em um processo de Poisson homogêneo N(t), tem-se que limt -0 P( N(t) – φ > ε) > 0, para quaisquer φ > 0 e ε > 0.
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji )for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 tiverem amplitudes iguais, então E[N(J1)] > E[N(J2)].