Questões de Concursos Estatística

A suposição ou característica desejável no teste qui-quadrado de independência é:

Na estimação de parâmetros de modelos econométricos, o estimador de mínimos quadrados ordinários (MQO) é largamente utilizado. A principal propriedade que esse estimador deve ter é ser consistente, ou seja, o estimador deve convergir para o verdadeiro parâmetro conforme o tamanho da amostra aumenta.

Avalie se as seguintes condições são necessárias para a consistência do estimador de MQO.

I. A distribuição de probabilidade dos erros do modelo deve ser uma distribuição Normal.

II. A correlação entre as variáveis explicativas do modelo e o termo de erro deve convergir para zero.

III. Os erros do modelo devem ter média igual a zero.


Está correto o que se apresenta em

O diâmetro de uma peça deve ser de 50 mm com desvio padrão de 1 mm. No intuito de controlar a qualidade da produção dessas peças, a cada hora é retirada uma amostra de 4 peças. Os limites inferior e superior do gráfico de controle devem ser (considerando que o valor utilizado da distribuição normal seja z_α/2 = 3), respectivamente:

Diferentemente dos modelos de equação única, nos modelos de equações simultâneas há mais do que uma variável dependente ou endógena envolvida.
Quando isso acontece, um método recomendado para contornar esse viés de endogeneidade é o

Assinale a opção que apresenta corretamente a tarefa de mineração de dados adequada a ser utilizada caso um banco deseje prever, a partir de variáveis como renda, idade e histórico de pagamentos, o valor do limite de crédito que deve conceder a um cliente.

Uma pesquisa da Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais (Anbima) mostrou que a probabilidade de um brasileiro adulto investir o seu dinheiro é de apenas 36%. Para esses, o investimento mais popular é a poupança, investimento realizado por 1 a cada 4 investidores brasileiros.

Com base nessa pesquisa e considerando-se uma população brasileira de 140 milhões de brasileiros adultos, quantos milhões de brasileiros adultos investem na poupança?

As técnicas de amostragem podem ser classificadas em:

Definida (o) por um vetor de médias e a matriz de variância-covariância. É uma extensão da distribuição normal univariada para aplicações com um grupo de variáveis que podem ser correlacionadas. Refere-se a:

Um modelo de regressão linear simples (Y_i = a + b X_i + e_i, sendo i = 1, 2, ...,33) foi ajustado a uma amostra aleatória de uma determinada população, onde se obteve as seguintes informações referentes à análise de variância desse modelo: (i) a soma de quadrados referente a regressão foi igual a 3390; e (ii) a soma de quadrados totais foi igual a 3713. A estimativa não viciada para a variância populacional e a interpretação do coeficiente de determinação desse modelo são, respectivamente:

O diâmetro X de rolamentos esféricos produzidos por uma fábrica segue uma distribuição normal com µ=0,614 e σ=0,0025. O lucro L de cada peça depende do seu diâmetro.
L = R$0,10, se o rolamento for bom (0,61 < X < 0,618) L = R$0,05, se o rolamento for recuperável, (0,608 < X < 0,61) ou (0,618 < X < 0,62) L = - R$0,10, se o rolamento for defeituoso, (X < 0,608) ou (X > 0,62)
Assinale a alternativa que apresenta o lucro.

Uma empresa de energia está tentando minimizar os custos de produção de energia em duas plantas.
O custo de produção na Planta A é de R$5,00 por unidade e na Planta B é de R$3,00 por unidade.
A empresa precisa atender a uma demanda mínima mensal de 4 unidades de energia e garantir que a produção da Planta A seja pelo menos metade da produção da Planta B.
O custo mínimo mensal de produção da empresa, respeitando as restrições colocadas, é

O tamanho da amostra aleatória simples necessário para que possamos garantir, com 99% de confiança, que o valor da média amostral não se afaste do valor da média populacional por mais de 5% do valor do desvio padrão populacional será, no mínimo, aproximadamente igual a
[Lembre-se de que, se Z tem distribuição normal padrão, então P [ Z < 2,58 ] = 0,995]

Um pesquisador desenvolveu um estudo longitudinal para analisar o consumo de energia elétrica mensal de empresas do setor energético de determinada região, ao longo dos últimos 40 anos. Analisando a base de dados coletada, o pesquisador verificou que a base tinha vários dados faltantes e que necessitava utilizar alguma técnica de imputação de dados.

Assinale a opção que apresenta a técnica mais apropriada para o estudo do pesquisador.

Considerando que o horário de ocorrência de certo tipo de crime em determinado local seja representado por uma variável aleatória contínua X, cuja função de densidade é escrita como
f(x) = y(x - 12)²,
em que 0≤ x< 24 e y é uma constante de normalização (x > 0), julgue o item subsequente.
O valor da constante y é inferior a 0,01.

No campo da mineração de dados existem alguns problemas fundamentais que costumam aparecer com frequência em variados cenários de aplicação. O estudo desses problemas fornece ferramentas ao analista de dados que são aplicáveis em diferentes projetos de mineração de dados. Nesse conjunto se encontram os problemas de determinação de padrões, classificação de dados, segmentação de dados (clustering) e detecção de valores discrepantes (outliers).
Considerando os problemas citados, analise as afirmativas a seguir.

I. Em uma tabela binária esparsa, que representa uma base de dados de transações de clientes, em que as colunas representam cada produto e as linhas cada transação, verifica-se que, frequentemente, três das colunas apresentam simultaneamente o valor 1 para vários registros. Este tipo de análise é um problema de detecção de valores discrepantes.

II. A identificação de consumidores que são similares entre si, para uso no contexto de aplicação de promoções orientadas, constitui um problema de segmentação de dados.

III. O problema de classificação de dados pode ser considerado como supervisionado, pelo fato das relações entre as classes definidas e os demais atributos dos dados serem “aprendidas” pelo modelo.


Está correto o que se afirma em

Se X é uma variável aleatória com média 100 e variância 100, então a seguinte variável tem distribuição de probabilidades com média 0 e variância 1: