Questões de Concurso Para analista - estatística

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Q2086180 Estatística
Considere que o teor de argila em um solo é modelado por uma variável aleatória X, cuja distribuição é uniforme (0,1). Suponha que, para interesses práticos, seja necessário estudar o comportamento da variável Y = Xn , em que n é um número natural não nulo. A função densidade de probabilidade f (y) da variável Y considerando 0 ≤ y ≤ 1 é dada por: 
Alternativas
Q2086179 Estatística
Após a extração dos fatores em uma análise fatorial, pode ser calculado o grau de adaptação das variáveis aos fatores por meio das cargas fatoriais. Normalmente, o que acontece é que a maior parte das variáveis tem cargas altas no fator mais importante e cargas baixas nos outros fatores, tornando a interpretação mais difícil. Nesse sentido, a técnica de rotação de fatores é utilizada para atingir uma melhor distinção entre os fatores. Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir.
I. A rotação quartimax visa maximizar a dispersão da carga dos fatores de uma variável por todos os fatores, geralmente acarretando em muitas variáveis com cargas altas em um único fator.
II. A rotação varimax facilita a interpretação das cargas fatoriais.
III. A rotação promax é um método rápido desenvolvido para bancos de dados muito grandes.
É correto o que se afirma em
Alternativas
Q2086178 Estatística
Os dados de tempo de falha, em mil horas, de uma amostra de emissores de laser estão representados no gráfico boxplot a seguir:
Imagem associada para resolução da questão

De acordo com o gráfico boxplot, analise as afirmativas a seguir.
I. Se um emissor de laser dessa amostra for escolhido aleatoriamente, a probabilidade de que ele tenha um tempo de falha maior que 6 mil horas é 0,25.
II. A média do tempo de falha dos emissores de laser dessa amostra é 3 mil horas.
III. A distância interquartílica observada no gráfico é 3 mil horas.
Está correto o que se afirma apenas em  




Alternativas
Q2086177 Estatística
O administrador de uma empresa produtora de bens de consumo de massa levantou um histórico de n anos de vendas, em milhares de unidades, e decidiu modelar o comportamento dessa variável, considerando p variáveis explicativas a partir de um modelo de regressão linear múltipla. Para isso, ajustou o modelo Yi = β0 + β1X1i + ...+ βpXpi + εi, onde i = 1, ... , n e εsão erros independentes e identicamente distribuídos com variância comum σ2 , tais que εi ~ N(0,σ2) A partir dos métodos dos mínimos quadrados, o administrador teve acesso à seguinte tabela de análise de variância, parcialmente preenchida, que contém algumas informações sobre o ajuste do modelo:
Imagem associada para resolução da questão

De acordo com as informações fornecidas pela tabela, a estimativa não viesada para σ é dada por:
Alternativas
Q2086176 Estatística
Em probabilidade e estatística, a distribuição normal é uma das distribuições de probabilidade mais utilizadas para modelar fenômenos naturais. No software estatístico R, a distribuição normal pode ser acessada a partir de três funções básicas: dnorm(); qnorm(); e, pnorm(). Considere a realização do seguinte comando no software R:
pnorm(0)+qnorm(0.5)+(dnorm(0))^2
O resultado encontrado é:
Alternativas
Respostas
406: A
407: A
408: A
409: A
410: C