Questões de Concurso Para analista (superior)

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Q3280846 Estatística

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.


A presença de multicolinearidade severa entre as variáveis independentes pode distorcer os coeficientes estimados em uma regressão linear múltipla.

Alternativas
Q3280845 Estatística

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.


A linearização logarítmica ou exponencial possibilita a transformação de qualquer modelo de regressão não linear para modelos lineares.

Alternativas
Q3280844 Estatística

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.


O coeficiente de determinação (R2 ) sempre aumenta com a adição de novas variáveis ao modelo de regressão linear múltipla.

Alternativas
Q3280843 Estatística

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 


Testes não paramétricos não podem ser usados com grandes amostras, porque são menos precisos que os testes paramétricos.

Alternativas
Q3280842 Estatística

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 


Quando os dados da pesquisa não seguem uma distribuição normal, é apropriado o uso do teste de Wilcoxon para comparar duas amostras independentes. 

Alternativas
Q3280841 Estatística

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 


Nos testes não paramétricos, são feitas poucas suposições a respeito da distribuição de probabilidade da população.

Alternativas
Q3280840 Estatística

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 


O teste de Kruskal-Wallis permite comparar mais de duas amostras independentes, mas assume que os dados seguem uma distribuição normal.

Alternativas
Q3280839 Estatística
        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.


A análise de clusters é uma técnica multivariada que permite prever a qualidade do ar (boa, moderada ou ruim), com base em variáveis independentes como, por exemplo, os níveis de poluentes e em fatores meteorológicos. 

Alternativas
Q3280838 Estatística
        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.


Na análise das componentes principais, os elementos dos autovetores representam a associação entre as variáveis originais e as componentes, o que ajuda a interpretar quais variáveis contribuem mais para cada componente.

Alternativas
Q3280837 Estatística
        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.


A análise discriminante procura maximizar a separação entre classes que definem a qualidade do ar (boa, moderada ou ruim) e utiliza combinações lineares dos níveis de poluentes e fatores meteorológicos.

Alternativas
Q3280836 Estatística
        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.


Na análise de componentes principais, o percentual da variância total explicada (70%) é dado pela razão entre o número de componentes explicativas (3) pela quantidade de variáveis presentes na base de dados (10). 

Alternativas
Q3280835 Estatística
        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.


A análise fatorial permite determinar fatores latentes que poderiam representar variáveis não observáveis, como indicadores de poluição atmosférica e indicadores de condições climáticas, com base nas correlações entre os níveis de poluentes e os fatores meteorológicos, permitindo-se reduzir a dimensionalidade do problema. 

Alternativas
Q3280834 Estatística
        Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


No caso em apreço, o valor da razão t foi igual a 0,5.

Alternativas
Q3280833 Estatística
        Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


Com base no teste t de Student bilateral, não haveria evidências estatísticas para se rejeitar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37% se o nível de significância do teste for igual a 1%.

Alternativas
Q3280832 Estatística
        Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


Na obtenção de um intervalo de confiança para o teor médio populacional, a estimativa do erro padrão da média amostral foi igual a 0,25%.

Alternativas
Q3280831 Estatística
        Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


O p-valor representa a probabilidade de a hipótese nula de o teor populacional de proteína ser de 37%, dada a evidência observada nos dados.

Alternativas
Q3280830 Estatística
        Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


Os testes de Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling são exemplos de métodos estatísticos que poderiam ser utilizados na avaliação da hipótese de normalidade do caso em questão. 

Alternativas
Q3280829 Estatística
        Um experimento foi realizado para comparar a produtividade de três variedades de trigo (T1, T2 e T3) em um campo constituído por 30 parcelas de terra. Um delineamento de blocos casualizados foi empregado, em que cada bloco contém as três variedades, alocadas de forma aleatória. A produtividade média (em kg/ha) foi registrada para cada parcela, e os dados obtidos foram analisados com um teste de análise de variância (ANOVA) para comparação das produtividades médias ao nível de significância de 5%. A hipótese de normalidade dos resíduos e da homogeneidade de variâncias foi verificada antes de se interpretar os resultados da ANOVA.

A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item.  


Uma das desvantagens do delineamento em blocos casualizados é que esse método não permite controlar fontes conhecidas de variações entre blocos, como, por exemplo, diferenças no solo ou no microclima das parcelas.

Alternativas
Q3280828 Estatística
        Um experimento foi realizado para comparar a produtividade de três variedades de trigo (T1, T2 e T3) em um campo constituído por 30 parcelas de terra. Um delineamento de blocos casualizados foi empregado, em que cada bloco contém as três variedades, alocadas de forma aleatória. A produtividade média (em kg/ha) foi registrada para cada parcela, e os dados obtidos foram analisados com um teste de análise de variância (ANOVA) para comparação das produtividades médias ao nível de significância de 5%. A hipótese de normalidade dos resíduos e da homogeneidade de variâncias foi verificada antes de se interpretar os resultados da ANOVA.

A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item.  


Caso a hipótese de homogeneidade de variâncias seja rejeitada, uma possível alternativa seria a aplicação do método Welch-ANOVA.  

Alternativas
Q3280827 Estatística
        Um experimento foi realizado para comparar a produtividade de três variedades de trigo (T1, T2 e T3) em um campo constituído por 30 parcelas de terra. Um delineamento de blocos casualizados foi empregado, em que cada bloco contém as três variedades, alocadas de forma aleatória. A produtividade média (em kg/ha) foi registrada para cada parcela, e os dados obtidos foram analisados com um teste de análise de variância (ANOVA) para comparação das produtividades médias ao nível de significância de 5%. A hipótese de normalidade dos resíduos e da homogeneidade de variâncias foi verificada antes de se interpretar os resultados da ANOVA.

A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item.  


Se o p-valor do teste F da ANOVA for igual a 0,02, então há evidências estatísticas para se rejeitar a hipótese nula de que as três variedades de trigo proporcionam a mesma produtividade média.

Alternativas
Respostas
1221: C
1222: E
1223: C
1224: E
1225: C
1226: C
1227: E
1228: E
1229: C
1230: C
1231: E
1232: C
1233: E
1234: E
1235: C
1236: E
1237: C
1238: E
1239: C
1240: C