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Questões de Análise de variância


ID
339661
Banca
COSEAC
Órgão
DATAPREV
Ano
2009
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Quando é dito que um modelo de regressão linear é heterocedástico, quer-se dizer que:

Alternativas
Comentários
  • Homocedasticidade = variância constante;

    Heterocedasticidade = variância NAO constante

    GAB. C


ID
769948
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Banco da Amazônia
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Julgue os seguintes itens, acerca de modelos lineares.

Em um modelo de regressão linear simples, em que β1  representa o intercepto do modelo, as hipóteses H0: β1 = 0; H1 : β ≠  0 podem ser testadas por meio de uma tabela de análise de variâncias.

Alternativas
Comentários
  • C

    através de F de Snedecor


ID
1192351
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.

Em um modelo de regressão linear simples, o quadrado médio associado ao modelo é menor que a respectiva soma de quadrados. O mesmo ocorre com o quadrado médio dos resíduos em comparação com a soma de quadrado dos resíduos.

Alternativas
Comentários
  • E

    em uma regressão linear simples o quadrado médio associado ao modelo é IGUAL a respectiva soma de quadrados, pois temos um grau de liberdade

    dito de outro modo: QMREG = SQREG / GL DA REG

    GL DA REG = 1

  • QM do modelo, ou melhor dizendo, a variância do modelo é a soma dos quadrados dividido pelo grau de liberdade. E o modelo tem grau de liberdade igual a 1. Então, o valor do quadrado médio é o mesmo valor da soma dos quadrados do modelo.

    O mesmo não ocorre para o quadrado médio residual, em que seu grau de liberdade é igual n-2. Então, o QMR do resíduo é SQR/GL (n-2).

  • Complementando

    Quando consideramos os efeitos de duas ou mais variáveis independentes sobre uma variável dependente, utilizamos a análise de regressão múltipla. Quando vamos estudar uma única variável independente (geralmente a mais importante) sobre uma variável dependente, chamamos de regressão simples.

    https://oestatistico.com.br/regressao-linear-simples/

  • Corrijam-me por favor se estiver equivocado:

    Em Regressão Linear Simples ==> Grau de liberdade (da Regressão ou Modelo) = SEMPRE IGUAL A 1

    Porém, a ANOVA (Análise de variância), isto muda, pois, dependerá do (N) ou (N)ro de observações.

    Correto?

    Quem puder ajudar-me agradeço

    Abs e bons estudos a todos.


ID
1198078
Banca
FGV
Órgão
DPE-RJ
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Num modelo de regressão linear, que relaciona o número de atendimentos da Defensoria (explicada) com a renda e a faixa etária da população alvo (ambas explicativas), foram então estimados, com algumas omissões, os seguintes valores para fins de Análise da Variância

                                          Soma de                          Média dos 

                    Fonte                                   GL                                    F-Snedecor             p-valor
                                       Quadrados                         Quadrados

                    Equação           800              X                    W                      H                     0,1573
                    Resíduos            R               23                  200
                    Total               5400             Y                     Z


Assim sendo, temos

Alternativas
Comentários
  • (a) A hipótese nula do teste F é a não existência do modelo.

     

    (b) A hipótese nula do teste F é a não existência do modelo.

     

    (c) Correto.

     

    (d) R²=800/R=0,17391

     

    (e)  A hipótese nula do teste F é a não existência do modelo.

  • Gabarito: C.

    A questão em tela cobra que o candidato conheça uma tabela ANOVA, a qual permite que a variância seja analisada. A questão substituiu alguns valores por letras, a fim de que o candidato calculasse. Assim, procedemos aos cálculos:

    Cálculo do R:

    Sabe-se que: SQT = SQR + SQM. No contexto, a fonte de variação da "Equação" é o mesmo que "Modelo". Substituindo os dados:

    5400 = R + 800

    R = 4600.

    Cálculo de Y e X:

    Sei que é possível obter pelas relações entre graus de liberdade, mas preferi utilizar o Quadrado Médio. Por definição, o quadrado médio é a razão da soma dos quadrados e os graus de liberdade. Assim:

    QMR = SQR/(Y-2)

    200 = 4600/(Y-2).

    Y = 25.

    GL total - GL Resíduo = GL Modelo

    25 - 23 = X

    X = 2.

    Calculando H:

    H é o F de snedecor. Da teoria, sabe-se que F = QMM/QMR. Reescrevendo os quadrados médios com base na definição que dei acima quando calculei X e Y:

    F = QMM/QMR

    F = (800/2)/(4600/23)

    F = 2.

    Portanto, H = 2.

    Tais dados já são suficientes para responder a questão.

    Espero ter ajudado.

    Bons estudos!


ID
1563805
Banca
FCC
Órgão
TRE-RR
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O objetivo de um estudo consiste em testar a hipótese de igualdade das médias de um atributo de 3 grupos X, Y e Z, independentes, cada um contendo uma amostra aleatória de tamanho 9. Pelo quadro de análise de variância, o valor da estatística F (F calculado) utilizado para a verificação da igualdade das médias é igual a 19. Se a fonte de variação entre grupos apresenta um valor igual a 95, então a fonte de variação total é igual a

Alternativas
Comentários
  • F = qmreg / qmres,

     

    gl da reg = g - 1, gl dos res = mg - g,onde g é o número de grupos e m é o número de elementos de cada grupo

    Dito isso, temos que:

    F = (95 / 2) / (sqres / 24) logo sqres = 60

    Sabemos que sqreg = 95. Logo sqreg + sqres = 95 + 60 = 155 = sqtot = fonte de variação total

     

  • https://www.tecconcursos.com.br/conteudo/questoes/261874

  • Veja que F = 19 é a estatística calculada. Como temos 3 grupos:

    Graus de liberdade ENTRE grupos = n de grupos – 1 = 3 – 1 = 2

              Como cada um dos 3 grupos tem 9 elementos, ao todo temos 27 elementos. Assim,

    Graus de liberdade DENTRO dos grupos = N de elementos – n de grupos = 27 – 3 = 24

              Como SQE = 95, podemos dizer que:

              Podemos lembrar que:

              Por outro lado,

              Portanto, a fonte de variação total é:

    SQT = SQE + SQR

    SQT = 95 + 60

    SQT = 155

    Resposta: E

  • Galera, o conceito dessa questão é um pouco diferente da ANOVA para regressão Linear. Aqui, a ideia é que existem 3 amostras com variância idêntica. A questão que se levanta com isso é a seguinte: Será que todas possuem a mesma média? Para descobrir isso aplica-se o Teste F

    Porém, não é Quadrado Médio do Modelo/Quadrado do Residuo. Mas Quadrado Médio Entre/Quadrado Médio Dentro.

    Uma propriedade importante: A Variação Total = Variação Dentro + Variação Entre

    Variação Entre = 95 (A questão já nos deu esse valor)

    Agora é preciso descobrir a Variação Dentro. E vamos fazer isso com base no resultado do Teste F dado pela questão, que é 19.

    Só que como eu falei lá no começo. O conceito é um pouco diferente. Os GL são dado desse jeito:

    GL entre = K - 1 (K é o número de amostras) = 3-1= 2

    GL dentro= N - K (Número de indivíduos subtraindo o número de amostras). = 27 - 3 = 24

    QMEntre = 95/2 = 47,5

    F = QMEntre/QMdentro

    19 = 47,5/QMdentro

    QMdentro = 47,5/19

    QMdentro = 2,5

    Beleza, descobrimos o QMDENTRO. Mas precisamos saber a VARIAÇÃO DENTRO e não variância.

    Agora pensa. O QMDENTRO nada mais é que = VARIAÇÃO DENTRO/GL

    Substituindo os valores

    2,5 = VARIAÇÃODENTRO/24

    VARIAÇÃO DENTRO = 60

    Logo, Variação Total = 95 + 60 = 155.

    Qualquer dúvida, equívoco, xingamento, só mandar uma msg. Abçss

    Obs : A explicação ficou longa, pois tentei deixar didático, a questão em si não demora tanto tempo para fazer, basta ter um conhecimento de razão e proporção que tu resolve.

  • Monte a tabela, ficará simples.

    K = 3 (grupos)

    N = 3 (grupos) x 9 (observações) = 27

    Essa fonte de variação entre grupos é a soma dos quadrados entre (SQE).

    QME será 95 / 2 = 45,5

    Pra achar o QMD, chame-o de "x"

    Como o f calculado é 19, então pra achar o QMD temos QME / x = f , chegando a 2,5

    Assim podemos fazer o msm pra achar a SQD

    Teremos x / GLD = QMD, chegando a 60

    Assim SQT = 95 + 60 = 155


ID
1661524
Banca
ESPP
Órgão
BANPARÁ
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma grande empresa com uma unidade central e três filiais está interessada em comparar a média de horas não trabalhadas devido a afastamento por motivos de saúde de seus trabalhadores, entre suas quatro unidades. Assinale a alternativa abaixo que mostre o melhor teste estatístico para essa comparação. 

Alternativas
Comentários
  • A análise de variância visa, fundamentalmente, verificar se existe uma diferença significativa entre as médias e se os fatores exercem influência em alguma variável dependente. 

    Wikipédia.

  • Analise de variância(ANOVA): apesar do nome, o objetivo é comparar MEDIA de 3 ou mais grupos.

    GAB. C

  • Veja que o enunciado compara a média de horas não trabalhadas entre suas 4 unidades da empresa: “comparar a média de horas não trabalhadas”. O teste que compara a média de 2 ou mais grupos é a Análise de Variância (ANOVA)

    Resposta: C


ID
1719004
Banca
Marinha
Órgão
Quadro Complementar
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Existem algumas suposições básicas que devem ser feitas para que se possa aplicar a análise de variância. Uma dessas suposições afirma que as

Alternativas
Comentários
  • Há três suposições básicas que devem ser satisfeitas para que se possa aplicar a análise da variância.

    1. As amostras devem ser aleatórias e independentes.

    2. As amostras devem ser extraídas da populações normais.

    3. As populações devem ter variâncias iguais.

    fonte: STEVENSON, William J. Estatística aplicada à Administração. 1.ed. São Paulo: Harbra, 2011.


ID
1779472
Banca
FUNIVERSA
Órgão
Secretaria da Criança - DF
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando-se que uma empresa de consultoria utilize o modelo de regressão linear para prever o lucro mensal de determinadas empresas (Y) , tendo como variáveis regressoras o total de vendas em reais (X1) e o total de funcionários (X2)  dessas empresas; considerando-se, ainda, que, no modelo de abril, sejam consideradas 40 empresas e as somas dos quadrados dos resíduos e do total sejam, respectivamente, 555 e 755 e utilizando-se os conhecimentos a respeito da análise de regressão linear e da tabela de análise de variância, é correto afirmar que 

Alternativas
Comentários
  • SQT = SQM + SQR

    755 = SQM + 555

    SQM = 755 - 555 = 200

    Graus de liberdade: SQT : N-1 = 39

    Graus de liberdade : SQM : 2 (Pois são duas variáveis explicativas).

    Graus de liberdade: SQR : 39-2 = 37(A soma dos graus de liberdade de SQM e SQR deve dar o do SQT)

    F = QMM/QMR

    QMM = 200/2 = 100

    QMR = 555/37 = 15

    F= 100/15

    Simplificando: 20/3

    Gabarito: E

    Obs: Qualquer equívoco, por favor corrijam.


ID
2197471
Banca
INSTITUTO AOCP
Órgão
EBSERH
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A técnica da Análise da Variância foi desenvolvida por R. A. Fisher e tem como objetivo e premissas

Alternativas
Comentários
  • Análise de variância é a técnica estatística que permite avaliar afirmações sobre as médias de populações. A análise visa, fundamentalmente, verificar se existe uma diferença significativa entre as médias e se os fatores exercem influência em alguma variável dependente.


ID
2311483
Banca
IBFC
Órgão
EBSERH
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Na regressão linear, quando a variância dos termos do erro aparece constante no intervalo de valores de uma variável independente, dizemos que os dados são:

Alternativas
Comentários
  • Homocedásticos: Distribuição de frequência feita de forma regular, na parte de estatística. GAB. C

  • Homocedasticidade = variância constante.

    Heterocedasticidade = variância NAO constante.

    GAB. C


ID
2349523
Banca
FCC
Órgão
TRT - 12ª Região (SC)
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Pelo quadro da análise de variância correspondente a um modelo de regressão linear simples, foram extraídas as seguintes informações: 
Fonte de variação                             Soma dos quadrados
Devido à regressão                               576
Residual                                                200
Total                                                      776 
As estimativas do coeficiente linear (α) e do coeficiente angular (β) da reta foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados, com base em 10 observações. O valor encontrado para a estimativa de β foi igual a 1,5. Para testar a existência da regressão, a um determinado nível de significância, optou-se pelo teste t de Student, em que foram formuladas as hipóteses H0: β = 0 (hipótese nula) e H1: β ≠ 0 (hipótese alternativa). O valor do t calculado utilizado para comparação com o respectivo t tabelado é igual a 

Alternativas
Comentários
  • F = T²

    F = QMExplicado/QMResidual

    QMEXPLICADO=576/1

    QMResidual = 200/8 = 25

    F = 576/25

    Já vamos tirar a raiz para chegar no T, em vez de resolver o F e tirar a raiz. A banca já deu esse valor para facilitar.

    576 = 24x24

    25 = 25x25

    t= 24/5 = 4,8

    Letra A.


ID
2352046
Banca
FCC
Órgão
TRT - 11ª Região (AM e RR)
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um quadro de análise de variância refere-se a um modelo regressivo linear múltiplo, com intercepto, com o objetivo de obter a previsão de uma variável dependente (y) em função de 4 variáveis explicativas (x, x, x e x). Sabe-se que as estimativas dos parâmetros deste modelo foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados com base em 20 observações. Se o coeficiente de explicação (R²) encontrado foi de 76%, obtém-se pelo quadro que o valor da estatística F (F calculado) utilizado para testar a existência da regressão é

Alternativas
Comentários
  • https://www.tecconcursos.com.br/conteudo/questoes/456008

  • Comecemos montando a ANOVA, mesmo não sabendo quais são os valores da SQ.


    ..................gl.........................................SQ.................SQM

    nº variáveis dependentes = 4 .................x ... .............x/4

    n - nº parâmetros 20 - 5 = 15 ..................y.. ............. y/15


    F = (x/4) / (y/15)


    R² = SQE / SQT = x / (x + y)

    0,76 = x / (x + y)

    y = 0,315x


    Esta relação deve ser substituída no teste F.


    F = (x/4) / (0,315x / 15) = 11,875

  • F = (R^2/k) / [(1-R^2)/(n-k-1)]

    n = 20

    k = 4

    F = (0,76/4) / (0,24/15)

    F = 11,875


ID
2444101
Banca
INAZ do Pará
Órgão
DPE-PR
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Sobre as características do modelo de regressão linear simples, analise as sentenças abaixo e assinale a alternativa correta

I - O modelo de regressão é linear nos parâmetros ( Yi=β₀+β₁Xi+εi )
II - Homocedasticidade ou variância igual do erro εi
III - O número de observações na amostra deve ser inferior ao número de parâmetros do modelo
IV – A covariância entre o  εi e Xi  é zero, ou COV = (εi,Xi)= E(εi,Xi) =0 

Alternativas

ID
2454604
Banca
INSTITUTO AOCP
Órgão
EBSERH
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A aplicação da técnica da Análise da Variância para verificar a igualdade na média de vários níveis k de um fator supõe que cada observação tem como modelo linear a expressão yij = µ + αi + εij, onde µ é a média geral, αi é o efeito do nível i do fator e εij é o erro aleatório associado à observação j do nível i. Desta forma, é correto afirmar que é suposição para o modelo

Alternativas

ID
2638981
Banca
FGV
Órgão
TJ-AL
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Com o objetivo de construir um intervalo de confiança para a proporção de recursos não conhecidos por determinada corte, é extraída uma amostra de tamanho n = 625. Verifica-se que a proporção de recursos não conhecidos é igual a 6%.


Supondo Φ(1,5)≅ 0,95 e Φ(2)≅ 0,975 e usando a variância máxima para a proporção (p), o intervalo com grau de 95% é:

Alternativas
Comentários
  • Com intervalo de confiança conservador para p:

    [p+ z/Raiz(4*n); p - z/Raiz(4*n)]

    [0,06 + 2/Raiz(2500); 0,06 - 2/Raiz(2500)]

    [0,02;0,1]

  • Teste de hipóteses para proporção

    Sendo:

    z = 2 (0,25 para cada cauda e a gente só vai usar uma, por isso é 2 e não 1,5);

    proporção conhecida: 0,06 (6%, dado pelo enunciado);

    proporção suposta = 0,5 (50% para cada hipótese porque o enunciado disse: "usando a variância máxima para a proporção (p)"

    p-chapéu +/- z * {[p*(1-p)]/n}^1/2

    0,06 +/- 2 * {[0,5*(1-0,5)]/625}^1/2

    0,06 +/- 2 * 0,5/25

    0,06 +/- 0,04

    Limite inferior: 0,06 - 0,04 = 0,02 (2%)

    Limite superior: 0,06 + 0,04 = 0,1 (10%)

  • 0,06 ± ?

    0,06 ± Z . √ p.q / √ n

    Z . √ p.q / √ n = 2 . √ 0,5 . 0,5 / √625

    2 . 0,5 / 25 = 0,04 ou 4%

    0,06 ± 0,04 que é a mesma coisa que 6% ± 4%

    agora é só fazer o mínimo e o máximo

    [6 - 4 ; 6 + 4]

    [2 ; 10]

  • A questão pediu para que fosse utilizado o intervalo com grau de 95%, o que, segundo o enunciado, nos levaria a usar 1,5 na fórmula de Intervalo de Confiança para Proporções. Porém, observo que as soluções apresentadas pelos colegas usam o 2.

    Qual a informação do enunciado que faz com que usar o 2 seja o correto? Qual é a forma correta de "ler" um enunciado desses? Ou seja, como devo compreender cada uma das informações que o examinador forneceu?

    Abs e obrigado!

    Obs: Desculpem se estou cometendo erros básicos de interpretação do enunciado, mas ainda sou bem iniciante na disciplina...


ID
2638987
Banca
FGV
Órgão
TJ-AL
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma fonte oficial afirma que o valor do rendimento médio das pessoas que recorrem à defensoria pública é menor do que um salário mínimo, ou seja, R$ 954. Para uma amostra de 25 cidadãos que recorreram ao serviço, o rendimento médio apurado foi de R$ 943. Adicionalmente, em outros levantamentos, a variância dos rendimentos é conhecida, próxima de 1.600.


Sendo Φ(1,2)≅ 0,90 , Φ(1,5)≅ 0,95 e Φ(2)≅ 0,975, sobre o teste para obtenção de evidência quanto à veracidade da informação oficial, é correto afirmar que:

Alternativas
Comentários
  • Não entendi o gabarito!

    O meu Zteste deu 1,375 e aproximei para 1,5.

    Por que não é a letra B???

  • Média X: 954

    Média M: 943

    Tamanho da Amostra N: 25

    VarianciaS^2: 1600 / Desvio Padrão S: 40

    Z: X - M / S/ raizN

    Z: 954 - 943 / 40/5

    Z: aproximadamente 1,3.

    Alternativa C:

    ao nível de 10%, a hipótese nula é rejeitada

    1,2 = 0,90 (100% - 10% = 90% ou 0,90) Logo, utiliza-se o Ztab como 1,2.

    Se Ztab é 1,2, significa que todo número maior estará na zona de rejeição.

    Sendo assim, 1,3 > 1,2, Ho = será rejeitado.

  • hipótese nula: u >= 954

    hipótese alternativa: u< 954


ID
2639023
Banca
FGV
Órgão
TJ-AL
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um político que será candidato nas próximas eleições resolve contratar os serviços de um instituto de pesquisas para que avalie o seu potencial de votos. Como a disputa ainda está distante, ele se contentará com um erro de 4%, para mais ou para menos. Sabe-se que nas eleições passadas ele teve 20% das preferências, podendo esse percentual ser utilizado para o cálculo da variância.

Tome Φ(1,25)≅0,90, Φ(1,5)≅0,95 e Φ(2)≅0,975 , sendo Φ(z) a função distribuição acumulada da normal-padrão.


Para garantir um grau de confiança de 95%, o tamanho da amostra deverá ser:

Alternativas
Comentários
  • erro = 4% ( 4/100)

    p = 20% (0,2) 

    q (1-q) = 80% (0,8)

    Z = 2

    erro  = Z x  √ p x q / √  n 

  • Usando a fórmula, temos:

    n = ( (z_alfa/2^2) * p*(1-p) )/(E^2), em que, z_alfa/2 = 2, p=0.2 e E=0.04, logo

    n= ( (2^2) * (0.2 * 0.8) ) / (0.04^2) = 400

    Gabarito: D

  • Dimensionamento de amostras para proporções.

    n = (Z/d) elevados ao quadrado . p . q

    n = (2 / 0,04)ao quadrado . 0,2 . 0,8

    n = 400.

    Z = Ztabelado. Sugiro que gravem o Z de 95% de confiança, cai bastante em concurso (=1,96). No entanto, pelos dados fornecidos, utilizaremos no exercício a função acumulada para 97,5% (2)

    d = erro tolerado

    p = dado fornecido na questao ("Sabe-se que nas eleições passadas ele teve 20% das preferências")

    q = o complementar (80%, neste caso)

    GAB. D

  • E = z*raiz((p*q)/n)

    0,04=2*raiz(0.2*0.8/n)

    desenvolvendo o cálculo...

    n=400

  • Erro = Z x √ p x q / √ n 

    0,04 = 2 . √ 0,2 . 0,8 / √ n

    0,04 = 2 . √ 0,16 / √ n

    0,04 = 2 . 0,4 / √ n

    Agora é importante tirar a raiz do n e isolá-lo. Para isso, é necessário elevar ao quadrado os dois lados (dessa forma a raiz quadrada de n é eliminada) e isolar

    0,04² = 2² . 0,4² / n

    n = 2² . 0,4² / 0,04²

    Agora, basta resolver

    n = 4 . 0,16 / 0,0016

    n = 400

  • Opa meus amigos, gravei um vídeo comentando esta questão

    https://youtu.be/GZPUR94DO9U

  • Importante verificar a utilização da função acumulada em (2), uma vez que a probabilidade é para mais ou para menos sugerindo que a curva seja bicaudal, portanto, sendo o grau de confiança de 95% fica 2,5% para cada lado.


ID
2777806
Banca
Instituto Acesso
Órgão
SEDUC-AM
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Marque o item abaixo que apresenta o grau de liberdade da Média dos Quadrados dos Erros (MQR), utilizada no teste da Análise da Variância (ANOVA) de dois fatores. Para isso, considere que: a é o número de níveis do fator A; b é o número de níveis do fator B; n’ é o número de réplicas em cada uma das ab células; n é o número de valores em todo o experimento.

Alternativas

ID
3150382
Banca
NUCEPE
Órgão
FMS
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Resolva a questão baseando-se nas informações abaixo.

Em uma turma de Mestrado, o professor atribuiu as seguintes notas aos seus 11 alunos na disciplina de Probabilidade e Estatística X=(6, 6, 7, 5, 10, 8, 8, 6, 5, 8, 8)

A média e variância dessas notas são, respectivamente:

Alternativas
Comentários
  • GAB.: E

    Resolução:

    1º Passo: Calcular a média aritmética:

    (6 + 6 + 7 + 5 + 10 + 8 + 8 + 6 + 5 + 8 + 8) = 77

    77 / 11 = 7

    2º Passo: Subtrair cada valor da média aritmética:

    6-7 = -1

    6-7 = -1

    7-7 = 0

    5-7 = -2

    10-7 = 3

    8-7 = 1

    8-7 = 1

    6-7 = -1

    5-7 = -2

    8-7 = 1

    8-7 = 1

    3º Passo: Elevar cada valor obtido no passo 2 ao quadrado:

    (-1)² = 1

    (-1)² = 1

    (0)² = 0

    (-2)² = 4

    (3)²= 9

    (1)² = 1

    (1)² = 1

    (-1)² = 1

    (-2)² = 4

    (1)² = 1

    (1)² = 1

    4º Passo: Somar os resultados após elevar ao quadrado:

    1+1+0+4+9+1+1+1+4+1+1 = 24

    5º e último passo: Após somar, dividir o resultador por:

    n-1 > Amostral

    n > População (é o nosso caso)

    n = 11, logo, 24 / 11 = 2.18

    Portanto, a média e variância dessas notas são, respectivamente: 7.00 e 2.18

  • Complementando o comentário do Antônio.

    Se trata de brutos, mas se desenhar a tabela de dados ponderados fica mais fácil de realizar os cálculos.

    xi | fi |

    05 | 2

    06 | 3

    07 | 1

    08 | 4

    10 | 1

    Para encontrar a média em dados ponderados: Somatório de (xi * fi);

    xi | fi | xi * fi |

    05 | 02| 10

    06 | 03| 18

    07 | 01| 07

    08 | 04| 32

    10 | 01| 10

    To | 11| 77

    77 / 11 = 7

    Para encontrar a variância em dados ponderados: Somatório de ((xi - média)² * fi) dividido por n.

    xi | fi | xi * fi | (xi - média)² * fi |

    05 | 02| 10 | 4 * 2 = 8

    06 | 03| 18 | 1 * 3 = 3

    07 | 01| 07 | 0 * 1 = 0

    08 | 04| 32 | 1 * 4 = 4

    10 | 01| 10 | 9 * 1 = 9

    To | 11| 77 | 24

    24 / 11 = 2,18


ID
3183610
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TJ-AM
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Em uma fila para atendimento, encontram-se 1.000 pessoas. Em ordem cronológica, cada pessoa recebe uma senha para atendimento numerada de 1 a 1.000. Para a estimação do tempo médio de espera na fila, registram-se os tempos de espera das pessoas cujas senhas são números múltiplos de 10, ou seja, 10, 20, 30, 40, ..., 1.000.

Considerando que o coeficiente de correlação dos tempos de espera entre uma pessoa e outra nessa fila seja igual a 0,1, e que o desvio padrão populacional dos tempos de espera seja igual a 10 minutos, julgue o item que se segue.


Se a variância amostral dos tempos de espera for igual a 200 min2 , então a estimativa da variância do tempo médio amostral será inferior a 2 min².

Alternativas
Comentários
  • Para responder, é necessário atenção ao enunciado. Como a amostra foi composta por múltiplos de 10, temos 100 elementos na amostra. Logo, se p= k/n, onde onde k denota o número de elementos na amostra que apresentam a característica e n, denota o tamanho da amostra coletada. Temos, p = 200/100 que é igual a 2.

  • Explicação precisa. Obrigado.

  • CÁLCULO OBJETIVO:

    n= 1000 (OBS: A SITUAÇÃO-PROBLEMA CONSIDERA APENAS OS MÚLTIPLOS DE 10 ----> 1000/10 = 100)

    Logo o "n" será 100.

    n= 100

    TEM-SE QUE O DESVIO PADRÃO (S) = 10min

    CORRELAÇÃO LINEAR (R) = 0,1

    A QUESTÃO BUSCA O VALOR A PARTIR DA VARIÂNCIA (S²) = 200min

    S²/N * R

    200/100 * 0,1

    2 * 0,1 = 0,2min

    0,2 < 2

    GAB (C)

  • multiplo de 10 ,20,30,40..... 1000

    ou seja 10 * 100 =1000. logo, variância 200min/100 = 2 * 0,1 = 0,2

    logo, 0,2< 2

  • De onde vocês tiraram essa multiplicação da variância da média amostrar pelo coeficiente de correlação?

  • O Prof Guilherme Neves do Estratégia Concursos discorda desse gabarito. Segundo ele, em seu pdf, a estimativa da variância seria:

    A variancia amostral divida pelo n :

    S²/n =200/100 = 2

  • sapoha

  • TA ERRADA.

    Se voce tem a Variância Populacional vc tem que usar ela.

    Entendo que Teríamos Var= 100/100=1

    Menor que 2

    Logo gab errado

  • aqui tu mais desaprende do que aprende kk

  • A ESTIMATIVA da variância da média amostral é dada por variância amostral(200) dividida por n, só que depende. Se a amostra for finita, utiliza-se o fator de correção (N - n) / (N - 1). Aqui também precisaria ver se o fator amostral é menor que 5%, como ele é 100/1000=10%, aplica-se o fator, caso fosse menor que 5%, não precisaria.

    Ah, n=100, pois a amostra foi feita de forma sistemática na população N=1000. Logo, n=1000/10=100.

    Sendo assim, estimativa = [Var(amostral)/n]*[(N - n) / (N - 1)]

    =200/100 [(1000 - 100) / (999)]

    =2* (900/999)

    Como 900/999<1, então podemos afirmar que 2* (900/999)=estimativa<2.

    Gab CERTO.

    OBS: Teve gente utilizando coeficiente de correlação como o valor da correção, algo totalmente errado! Por que não usei a variância populacional ao invés da amostral? Porque a questão pediu ESTIMATIVA, se tivesse pedido variância da média amostral, aí sim usaria a variância populacional.

  • Posso estar errado, se estiver me corrijam.

    Acredito que a questão se trata da aplicação do Teorema do Limite Central

    Vejam que a questão pede a variância dos tempos médios.

    Ou seja, é a variância das médias dos tempos. Seria como realizar várias amostras e calcular a variância das médias de cada amostra obtida. Isso é o teorema do limite central.

    Assim, a fórmula para o desvio padrão nesse teorema é - DP/Raiz(n)

    Como a variância foi dada, é só tirar sua raiz e teremos o DP

    Ficaria assim:

    DP(dos tempos médios) = Raiz(200) / Raiz(100)

    DP(dos tempos médios) = 14,14 / 10

    DP(dos tempos médios) = 1,4

    Var(dos tempos médios) = quadrado(1,4)

    Var(dos tempos médios) = 1,96

    Daí o gabarito ficaria correto.

    Eu entendi assim. Ou pelo menos acho que esse foi o entendimento do avaliador.

  • Triste que a gente tenha que responder imaginando quais formulas o examinador do cespe não consiga aplicar corretamente

  • Gabarito: Certo.

    Ele tem uma população de 1000 pessoas. Dessas 1000, foram tomadas 100 para amostra. Então, deixemos anotado:

    N = 1000.

    n = 100.

    Agora, precisamos saber se há necessidade de realizar a correção de população finita ou não. Da teoria, se n/N > 5%, devemos aplicar a correção.

    n/N = 100/1000 = 0,1 = 10%.

    Portanto, é necessário que o fator de correção da população finita seja aplicado.

    Esse fator implica multiplicar a variância por [(N-n)/(N-1)].

    A variância da média amostral é dada por S²x = S²/n. Como nós temos que corrigir com o fator que citei, temos:

    Variância da média amostral = S²/n x [(N-n)/(N-1)].

    Variância da média amostral = 200/100 x [(1000-100)/(1000-1).

    Variância da média amostral = 2 x (900/999).

    Analisando a fração 900/999, nós sabemos que ela será inferior a 1, pois o numerador é menor que o denominador. Significa, então, que o produto 2x(900/999) será inferior a 2.

    De fato, a variância da média amostral será inferior a 2.

    Bons estudos!

  • GAB C

    A questão pede a estimativa da variância da media amostral. É uma questão bem elaborada, vamos por parte.

    Em primeiro lugar, trata-se de população finita(1.000 pessoas) e a dinâmica da questão evidencia ser sem reposição, ou seja, cada pessoa recebe uma senha para atendimento dentre as mil.

    Se ainda tiver duvidoso, encontre a fração amostral(n/N). Se for > 0,05 aplicaremos o fator de correção. 100/1000 = 0,1. 

    0,1 > 0,05. Aplicaremos, efetivamente, o fator de correção, qual seja: (N-n/N-1).

    (1.000-100/1.000-1) = 

    0.9009009009

    Se o desvio padrão da média amostral = erro padrão(desvio padrão / √n), a variância da média amostral é isso ao quadrado.

    Dessarte, devemos multiplicar aquele resultado pela variância / n (200/100) = 2

    2 . 0.9009009009 =

    1.8018018018

    *Ressalto que a questão foi p cargo de estatístico e não é trivial. Por se valer de números bem trabalhosos, provavelmente eu deixaria em branco na prova.

    Espero ter ajudado.

  • Ele tem uma população de 1000 pessoas. Dessas 1000, foram tomadas 100 para amostra. Então, deixemos anotado:

    N = 1000.

    n = 100.

    Agora, precisamos saber se há necessidade de realizar a correção de população finita ou não. Da teoria, se n/N > 5%, devemos aplicar a correção.

    n/N = 100/1000 = 0,1 = 10%.

    Portanto, é necessário que o fator de correção da população finita seja aplicado.

    Esse fator implica multiplicar a variância por [(N-n)/(N-1)].

    A variância da média amostral é dada por S²x = S²/n. Como nós temos que corrigir com o fator que citei, temos:

    Variância da média amostral = S²/n x [(N-n)/(N-1)].

    Variância da média amostral = 200/100 x [(1000-100)/(1000-1).

    Variância da média amostral = 2 x (900/999).

    Analisando a fração 900/999, nós sabemos que ela será inferior a 1, pois o numerador é menor que o denominador. Significa, então, que o produto 2x(900/999) será inferior a 2.

    De fato, a variância da média amostral será inferior a 2.

  • Dois pontos iniciais:

    1º Como é uma população FINITA e SEM REPOSIÇÃO, temos que fazer um ajuste no final.

    2º Outro ponto é que a questão não deu a variância populacional, deu apenas a variância AMOSTRAL (a variância de apenas uma amostra)

    Jogando na fórmula: VariânciaPOP dividido pelo Nº de elementos --> no lugar da VarPOP usamos a VarAMOSTRAL.

     

    O Resultado é 2, como dito no começo é preciso fazer um ajuste! esse número ajustado SEMPRE será um número um pouquinho menor, logo menor que 2,

  • Se (n/N > 0,05) então usa-se o fator de correção: √((N-n)/(N-1))

    n/N = 0,1 (maior que 0,05, então usa-se a correção)

    Estimativa da variância do tempo médio amostral: S²(x ̅) = S²/n  

    Usando o fator de correção: S²(x ̅) = S²/n* √((N-n)/(N-1))

    Fica assim:

    (200/100) * √((1000-100)/(1000-1))

    2*√(900/999)

    S²(x ̅) = 1,89 (aproximadamente)

  • A estimativa da variância da média amostral quando for uma variância infinita ou com reposição é igual a variância amostral/n. Logo, 200/100 = 2.

    (n = 100, porque 1000 pessoas dividas por grupos de 10 é igual a 100 grupos)

    Ocorre que quando a variância for de população finita ou sem reposição, como é o caso da questão, há necessidade de fazer o ajuste, que irá diminuir a variância e a média amostral.

    Ou seja, ao fazer o ajuste o resultado será sempre menor do que o resultado da variância infinita ou com reposição. Portanto, se o resultado desta foi =2, o daquela consequentemente será menor que 2.