Questões de Concurso Para analista de pesquisa operacional júnior
Foram encontradas 84 questões
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Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187772
Estatística
Na Análise de Séries Temporais, tem-se uma técnica de ajuste de dados experimentais a um modelo empírico composto por uma equação de diferenças. Uma possível formulação é tal que os dados atuais (t = k) sejam uma combinação linear de p dados passados (zk-1,...zk-p) ponderados por coeficientes (b1,...bp) gerando uma equação do tipo
zk = ∑i =1,p bizk-i + rk
onde rk é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais é
zk = ∑i =1,p bizk-i + rk
onde rk é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais é
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187771
Estatística
A Análise de Séries Temporais consiste no estudo de sequências numéricas, que são realizações de Processos Estocásticos. Um processo estocástico é considerado
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187770
Estatística
Um importante indicador da qualidade do modelo de regressão, obtido com a aplicação do Método dos Mínimos Quadrados, é o coeficiente de determinação, que é
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187769
Estatística
Texto associado
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
O erro desse ajuste pode ser avaliado através do “erro padrão da estimativa”, dado por 
Assim, a melhor aproximação para o erro padrão da estimativa é
Assim, a melhor aproximação para o erro padrão da estimativa é
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior |
Q187768
Estatística
Texto associado
Considere a situação a seguir para responder às questões de nos 62 a 64.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
Com o objetivo de prever a demanda (D) de um produto,
observa-se que essa demanda tem crescido ao longo dos
meses (M), de forma aproximadamente linear, conforme o
quadro a seguir.
Isto é, designando por X o tempo decorrido em meses e por Y, a demanda, um bom modelo que relaciona X e Y é dado por Y = aX + β, onde os coeficientes a e β são usualmente determinados através do método de ajuste denominado Mínimos Quadrados. Por exemplo, no mês 20, foram demandadas 31 unidades do produto.
O Método dos Mínimos Quadrados determinará para os parâmetros a e β valores que são, respectivamente, aproximados por
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