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Questões de Modelos lineares


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
564001
Banca
CESGRANRIO
Órgão
Petrobras
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que todas as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear sejam obedecidas, inclusive a normalidade dos erros. Neste caso, os estimadores dos parâmetros, pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, têm várias propriedades, entre as quais NÃO se encontra a

Alternativas

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
769951
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Banco da Amazônia
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Julgue os seguintes itens, acerca de modelos lineares.

Considere um teste cujas hipóteses sejam Ho: = 0 e H1: cβ  ≠  0, em que c é uma matriz de contrastes. Supondo-se que a matriz de covariância para as estimativas dos parâmetros (b) seja dada por s2 (b) = QMR(X' X) -1 , é correto afirmar que a matriz de covariância usada para testar os contrastes será igual a s2 (c) = QMR(c' X' Xc) -1 , em que X é a matriz de dados e QMR é o quadrado médio residual.

Alternativas
Comentários
  • http://www.unesco.org/webworld/portal/idams/html/portuguese/P2manova.htm


ID
837610
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANAC
Ano
2012
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

No que concerne à teoria de inferência estatística, julgue os itens
subsecutivos.

Considere que, ao observar o tempo de taxiamento dos aviões até a cabeceira da pista de um grande aeroporto, um especialista tenha observado que esse tempo seguia uma distribuição normal com intervalo de 95 % de confiança para a média, dado por [5, 25] minutos. Nessa situação, o tempo de taxiamento mais comum para tal cabeceira será de 15 minutos.

Alternativas
Comentários
  • rapaz, errei a questão... então vamos lá:

    considerando o intervalo de confiança em um distribuição normal, 95% da incidência de valores ocorrerá em torno da média do intervalo, sendo assim:

    5+25 = 30;

    30/2 = 15

    foi puro chute pessoal, quem tiver mais conhecimento, por favor, nos ajude.

  • o tempo de taxiamento mais comum = MODA

    Na distribuição normal, temos um gráfico simétrico onde média = moda = mediana.

    O enunciado deu o Intervalo [5, 25] onde é possivel concluir que 15 é média = moda = mediana

  • Se você está estudando para PF ou PCDF e chegou nessas questões e não entende nada, continue firme! Você vencerá!

  • Amplitude=2.z.DP(da média amostral)=> 20=2.1,96.DP=> DP=5,1

    MÉDIA + 1,96 X 5,1=25 => MÉDIA= 15

    média = moda = mediana=15


ID
1006228
Banca
CESGRANRIO
Órgão
IBGE
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Dentre os itens abaixo, identifique as premissas básicas para o modelo de regressão.
I - Linearidade do fenômeno medido
II - Variância não constante dos termos de erro (heterocedasticidade)
III - Normalidade dos erros
IV - Erros correlacionados
V - Presença de colinearidade

São premissas APENAS os itens

Alternativas

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
1198054
Banca
FGV
Órgão
DPE-RJ
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que para a realização de um teste de hipóteses sobre determinado parâmetro estão disponíveis duas alternativas. Na tabela abaixo são apresentadas as probabilidades de rejeição da hipótese nula quando ela é falsa.

                         Testes             Simulações do Valor Verdadeiro do Parâmetro
                    Alternativos                 θ1       θ2        θ3       θ4       θ5


                    Pr(alternativa 1)         0,73      0,84    0,92    0,95    0,98

                    Pr(alternativa 2)         0,68      0,80    0,85    0,91     0,97


Então, pode-se afirmar que

Alternativas
Comentários
  • Rejeição da hipótese nula quando ela é falsa = poder do teste = 1 - B, onde B é o erro tipo II. Observe que a alternativa 2 tem sempre menos poder (potência) do que a 1.. letra C


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
1321696
Banca
CESGRANRIO
Órgão
IBGE
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considere que xt siga o seguinte processo AR(1):

xt = b0 + b1 xt-1 + ut

em que ut é o ruído branco e b0 e b1 são os parâmetros do modelo. Se a variância de ut é igual a um, a variância incondicional e a autocovariância de ordem 2 são iguais, respectivamente, a

Alternativas
Comentários
  • http://www.portalaction.com.br/series-temporais/41-modelos-autorregressivos-ar


ID
1403215
Banca
FGV
Órgão
TJ-BA
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando os erros que podem ser cometidos na tomada de decisão de um teste de hipóteses e os conceitos de p-valor e de potência de um teste, é correto afirmar que:

Alternativas
Comentários
  • ao meu ver a letra b também está correta:

    http://www.portalaction.com.br/inferencia/513-poder-do-teste
  • Não entendi o erro da B

    (CESPE) O poder do teste pode ser facilmente calculado pelo complementar do erro do tipo II (β). (CERTO)

  • Para o Prof Arthur Lima também entende que a letra B está correta.

    Quanto à letra D:

    D a probabilidade de ocorrência do erro do Tipo I não varia com mudanças no tamanho da amostra (certo, o alfa, sinônimo de nível de significância, varia confirme definição pelo usuário que realiza o teste de hipótese, o pesquisador do experimento..), mas a do erro do Tipo II pode sim ser alterada (certo, quanto maior o tamanho da amostra, menor a probabilidade de erro tipo II, Beta).


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
1608112
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTT
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Os testes estatísticos são bastante úteis na etapa de diagnósticos do processo de modelagem estatística de dados, pois permitem avaliar aspectos como independência, normalidade, homogeneidade e aderência dos dados, entre várias outras hipóteses. Considerando que X e Y representam variáveis quantitativas e que A e B denotam variáveis qualitativas, julgue o seguinte item, a respeito de testes de hipóteses.


Não é possível aplicar a estatística qui-quadrado de Pearson para testar a hipótese de independência entre X e Y.

Alternativas
Comentários
  • O teste qui-quadrado que tem o objetivo de avaliar independência entre variáveis. 

  • Gab. E

    teste qui-quadrado (χ²) de Pearson (ou teste chi-quadrado de Pearson) é um teste estatístico aplicado a dados categóricos para avaliar quão provável é que qualquer diferença observada aconteça ao acaso. 

    Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_qui-quadrado_de_Pearson


ID
1608115
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTT
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Os testes estatísticos são bastante úteis na etapa de diagnósticos do processo de modelagem estatística de dados, pois permitem avaliar aspectos como independência, normalidade, homogeneidade e aderência dos dados, entre várias outras hipóteses. Considerando que X e Y representam variáveis quantitativas e que A e B denotam variáveis qualitativas, julgue o seguinte item, a respeito de testes de hipóteses.


O teste bilateral de Kolmogorov-Smirnov é um método não paramétrico que permite avaliar a hipótese de independência entre as variáveis X e Y.


Alternativas
Comentários
  • O teste de Kolmogorov-Smirnov tem como intuito avaliar se os dados seguem uma determinada distribuição. Sinceramente não entendi esse gabarito.

    http://www.portalaction.com.br/inferencia/62-teste-de-kolmogorov-smirnov

  • Na verdade o Teste Kolmogorov-Smirnov é para teste se os dados são provenientes de uma determinada distribuição de probabilidade, o teste qui-quadrado que tem o objetivo de avaliar independência entre variáveis. 


ID
1646728
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
FUB
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando que, para avaliar a qualidade das salas de aula no campus de uma universidade com base na opinião dos alunos, um estatístico tenha selecionado uma amostra aleatória entre os 30 mil alunos matriculados dessa universidade, julgue o item subsequente. Nesse sentido, considere que a sigla AAS, sempre que utilizada, se refere a uma amostra aleatória simples e a unidade amostral é a sala de aula.

Segue abaixo:

Considere que a variável em análise seja qualitativa, comcategorias que incluem péssimo, ruim, regular, bom e ótimo, e que o estatístico não faça testes de hipóteses múltiplos. Nessa situação, se for utilizada uma AAS, seu tamanho deverá ser maior que 400, dado um nível de confiança de 95% e 5% de margem de erro.

Alternativas
Comentários
  • n = (z*sigma / erro)^2

    Não sabendo-se sigma atribui-se 0,5

    Assim n = (1,96*0,5 / 0,05)^2 = 19,6^2 que é menor que 400

  • Gab: errado

    Não tenho certeza, mas se alguém encontrar algum erro, informe.

    n0 = (1/E0²)

    n0 = população inicial

    E0 = erro tolerado

    n0 = (1/(0,05²) = 400

    n = (N*n0) / N + n0

    N = população

    n = (30.000*400) / 30.000 + 400

    n = 12 000 000 / 30400 = 394,74

  • Para descobrir o tamanho da amostra pode-se utilizar a fórmula doo erro padrão pois esta contém o n.

    Erro = z . √p.q / √n (fórmula do erro)

    √n = z . √p.q / erro [passando n (incógnita do tamanho da amostra) para o lado esquerdo da formula]

    (√n)² = (z . √p.q / erro)² (eleva-se os dois lados ao quadrado tirando o n da raiz)

    n = (z / erro)² . p.q

    n = (1,96 / 0,05)² . 0,5.0,5 (para 95% z=1,96 e p=0,5 q=0,5)

    n = 1.536,64 . 0,25

    n = 384,16

  • Rapaziada, usei a Fórmula de Slovin : usada para resolver o tamanho da amostra da população.

    N/(1 + Ne^2):

    N = 30000

    e = 0,05

    30000/1 + 30000 x 0,05^2 = 394,74

    Qualquer erro, me corrijam !


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
1706785
Banca
FGV
Órgão
FIOCRUZ
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Assinale a alternativa que indique o modelo de regressão para análise de sobrevida cuja distribuição corresponda a uma função de risco com envelhecimento acelerado e riscos proporcionais.

Alternativas
Comentários
  • letra d - Weibull


ID
1706791
Banca
FGV
Órgão
FIOCRUZ
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Qual dos modelos abaixo não é um Modelo Linear Generalizado:

Alternativas

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
1877608
Banca
FGV
Órgão
TJ-RO
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Num modelo de regressão linear, a violação dos pressupostos de homocedasticidade e do emprego de variáveis explicativas não estocásticas, mantidas as demais hipóteses, poderá causar a perda, por parte dos estimadores de MQO, respectivamente, das propriedades de:

Alternativas
Comentários
  • GAB. D

    Um estimador eficiente é o que possui menor variância e, "a violação dos pressupostos de homocedasticidade" pode significar variação pra mais ou menos.

    Para um estimador consistente, quanto mais aumenta a amostra mais próximo fica o valor do parâmetro E a variância converge p zero.


ID
2096365
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCE-PA
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Uma regressão linear simples é expressa por Y = a + b × X + e, em que o termo e corresponde ao erro aleatório da regressão e os parâmetros a e b são desconhecidos e devem ser estimados a partir de uma amostra disponível. Assumindo que a variável X é não correlacionada com o erro e, julgue o item subsecutivo, no qual os resíduos das amostras consideradas são IID, com distribuição normal, média zero e variância constante.

Se, em uma amostra de tamanho n = 25, o coeficiente de correlação entre as variáveis X e Y for igual a 0,8, o coeficiente de determinação da regressão estimada via mínimos quadrados ordinários, com base nessa amostra, terá valor R2 = 0,64.

Alternativas
Comentários
  • GABARITO CERTO

     

    √R² = p

    R² = p² = 0,8² = 0,64

  • Questão - Se, em uma amostra de tamanho n = 25, o coeficiente de correlação entre as variáveis X e Y for igual a 0,8, o coeficiente de determinação da regressão estimada via mínimos quadrados ordinários, com base nessa amostra, terá valor R² = 0,64.

    Coeficiente de Correlação = (R)² = (0,8)²

    Coeficiente de Determinação = = (0,8)² = 0,64

    Coeficiente de Determinação = Coeficiente de Correlação = (R)²

  • Só os PF's

  • Questão de Raciocínio Lógico Estatístico kkkk

    Primeiro: Colete os dados dispostos no enunciado.

    r = 0,8

    n = 25

    Segundo: Deve-se ter guardada a fórmula:

    r = √R²

    Aplicando-lhe: (cálculo de padaria, nem precisa queimar tanta pestana)

    0,8 = √R²

    0,8² = R²

    0,64 = R²

    OBS: (Apenas para relembrar).

    A fórmula de R² = SQE/SQT

    GABARITO = CERTO

  • Povo que morre de medo de estatística, apesar de uma matéria complicada, ainda há questões que dá para matar se souber os conceitos e tiver decorado as fórmulas, se der mole tu nem faz cálculo.

    Por isso, ESTUDE, se tiver com medo, vá com medo mesmo, se tu tem medo de estatística, vai se borrar quando ouvir um tiro vindo pro teu lado.

  • Se ele tivesse falado que era Correlação linear de Pearson eu tinha acertado! kkkkkkkk


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
2293036
Banca
FCC
Órgão
TRT - 20ª REGIÃO (SE)
Ano
2016
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Em um processo de fabricação de um equipamento admite-se que 10% saem defeituosos quando este processo está sob controle. Para testar se o processo está sob controle são escolhidos aleatoriamente, com reposição, 4 equipamentos da produção, tomando-se como decisão que o processo está fora de controle se o número de equipamentos defeituosos for maior que 2. Chamando de p a proporção de equipamentos defeituosos e considerando as hipóteses H0: p = 0,1 (hipótese nula) e H1: p = 0,2 (hipótese alternativa), obtém-se que o nível de significância do teste e a potência do teste são, respectivamente,

Alternativas
Comentários
  • nível de significância = erro tipo 1

    poder do teste = 1 - erro tipo 2

    https://www.tecconcursos.com.br/conteudo/questoes/438602

  • Vamos lá, a questão informa que o processo de fabricação de equipamentos está sob controle mesmo quando 10% destes saem com defeito.

    Ele afirma que para testar se o processo está sob controle, é feito um teste em que é colhida uma amostra de 4 equipamentos. Como estamos trabalhando com uma proporção de serem defeituosos (D) ou não serem defeituosos (Ñ), desse teste poderíamos ter as seguintes possibilidades:

    Ñ Ñ Ñ Ñ (4 equipamentos não defeituosos)

    D Ñ Ñ Ñ (1 equipamento defeituoso)

    D D Ñ Ñ (2 equipamentos defeituosos)

    D D D Ñ (3 equipamentos defeituosos)

    D D D D (4 equipamentos defeituosos)

    O examinador afirma que o teste será considerado como fora de controle se o número de equipamentos defeituosos for maior que 2.

    De forma contrária, se o número de equipamentos for igual ou menor que 2, significa que o processo está sob controle, pois se encontra dentro da área de não rejeição.

    O nível de significância corresponde a probabilidade de se rejeitar a hipótese nula quando ela é, de fato, verdadeira.

    Ou seja, se eu partir da premissa de que a hipótese nula é verdadeira - está sob controle se 2 ou menos equipamentos estiverem com defeito -, então eu devo considerar meu nível de significância como a situação em que eu tenho três equipamentos ou quatro equipamentos defeituosos.

    Vamos então caçar esse nível de significância:

    A hipótese nula afirma que a proporção de equipamentos defeituosos é igual 0,1

    Calculando a probabilidade de três equipamentos defeituosos:

    0,1 x 0,1 x 0,1 x 0,9 x 4 = 0,0036

    Lembre-se que esse 4 decorre de ser uma probabilidade binomial, pois não sabemos como a ordem das maquinas ocorrerá. Logo, permutamos quatro elementos com a repetição de três deles.

    Calculando a probabilidade de quatro equipamentos defeituosos:

    0,1 x 0,1 x 0,1 x 0,1 = 0,0001

    O nível de significância seria então a soma da probabilidade das duas situações. Logo, α = 0,0037 ou 0,37%

    Quanto à potência do teste, esta é definida como uma situação onde eu rejeito a hipótese nula quando ela é falsa. Ela é dada por 1 - β. Sendo que β é justamente a probabilidade de se aceitar a hipótese nula quando ela é falsa.

    Assim, se minha hipótese nula é falsa, eu devo acatar a minha hipótese alternativa. No contexto da questão, significa dizer que o teste está, na verdade, fora de controle.

    Para o teste estar fora de controle, o número de equipamentos defeituosos deve ser maior que 2.

    A hipótese alternativa afirma que a proporção de equipamentos defeituosos é de 0,2.

    Calculando a probabilidade de três equipamentos defeituosos:

    0,2 x 0,2 x 0,2 x 0,8 x 4 = 0,0256

    Calculando a probabilidade de quatro equipamentos defeituosos:

    0,2 x 0,2 x 0,2 x 0,2 = 0,0016

    Somando essas duas probabilidades, chegaríamos ao valor de 0,0272 ou 2,72%.

    2,72% seria então a probabilidade de se rejeitar a hipótese nula, quando ela é de fato falsa.


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
2349526
Banca
FCC
Órgão
TRT - 12ª Região (SC)
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Um modelo de regressão linear múltipla, com intercepto, consiste de uma variável dependente, 3 variáveis explicativas e com base em 12 observações. As estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados e o valor encontrado da estatística F (F calculado) utilizado para testar a existência da regressão foi igual a 14. O coeficiente de explicação (R2), definido como sendo o resultado da divisão da variação explicada pela variação total, é, em %, igual a 

Alternativas

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
2453518
Banca
INSTITUTO AOCP
Órgão
EBSERH
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Dado X~b (15, 0,4), encontre o valor de P(X ≥ 5); e E(X)

Alternativas

ID
2453530
Banca
INSTITUTO AOCP
Órgão
EBSERH
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Com relação ao Erro tipo I e tipo II, assinale a alternativa correta.

Alternativas
Comentários
  • Gab. A

    Erro tipo I

    Quando a hipótese nula é verdadeira e você a rejeita, comete um erro do tipo I. A probabilidade de cometer um erro do tipo I é α, que é o nível de significância que você definiu para seu teste de hipóteses. Um α de 0,05 indica que você quer aceitar uma chance de 5% de que está errado ao rejeitar a hipótese nula. Para reduzir este risco, você deve usar um valor inferior para α. Entretanto, usar um valor inferior para alfa significa que você terá menos probabilidade de detectar uma diferença verdadeira, se existir uma realmente.

    Erro tipo II

    Quando a hipótese nula é falsa e você não a rejeita, comete um erro de tipo II. A probabilidade de cometer um erro de tipo II é β, que depende do poder do teste. Você pode diminuir o risco de cometer um erro do tipo II, assegurando que o seu teste tenha potência suficiente. Você pode fazer isso garantindo que o tamanho amostral seja grande o suficiente para detectar uma diferença prática, quando realmente existir uma.

    Fonte: https://support.minitab.com/pt-br/minitab/18/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/basics/type-i-and-type-ii-error/

  • Erro do tipo I = Ho V e rejeitada

    Erro do tipo II = Ho F e aceita

    GAB. A


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
2481436
Banca
NC-UFPR
Órgão
UFPR
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Com relação à teoria geral da estimação de parâmetros, assinale a alternativa que corresponde a uma das propriedades desejáveis para um estimador.

Alternativas

ID
2638909
Banca
FGV
Órgão
TJ-AL
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Sejam X, Y e W três variáveis que representam quantidades que são, de alguma forma, conhecidas:


X = número de crimes cometidos

Y = número de crimes notificados

W = número de crimes solucionados


Adicionalmente são conhecidas as seguintes estatísticas:


E(X.Y) = 268, E(W.Y) = 26, E(X.W) = 85, E(X) = 25, E(Y) = 10, E(W) = 3, DP(X) = 5 e DP(W) = DP(Y) = 4


Considerando as tendências lineares entre as variáveis como medidas para fins de avaliações, é correto afirmar que:

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
2639011
Banca
FGV
Órgão
TJ-AL
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

No caso da seleção de Modelos de Regressão Múltipla por meio do grau de aderência e do nível de captura das variações da variável explicada, alguns cuidados devem ser tomados.


Dentre esses, cabe destacar que:

Alternativas

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
2709607
Banca
FEPESE
Órgão
Prefeitura de Criciúma - SC
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Em duas pesquisas independentes sobre educação em um município foram selecionados aleatoriamente alunos de quinto ano do ensino fundamental de todas escolas do município para realizarem provas de sondagem (as provas são idênticas nas duas pesquisas). A média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova de uma pesquisa foi 6,6, enquanto que a média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova da outra pesquisa foi 5,4.


O seguinte teste de hipótese foi desenhado:


◾ Hipótese H0 : A média da população é igual a 6,6.

◾ Hipótese H1 : A média da população é igual a 5,4.


Serão aleatoriamente selecionadas 10 provas e calculada a média X dessas 10 provas.


Se X > 6 será aceita a hipótese H0 , caso contrário, será rejeitada a hipótese H0 .


Foi calculado que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO I é de 5,3%, e que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO II é de 4,3%.


Ao realizar o teste de hipóteses acima, se encontrou X = 6,2.


Analise a frase abaixo a respeito do experimento e do teste de hipóteses:


Devemos …………………… que a média da população é 6,6, mas temos ……… de probabilidade de estarmos …………………… .


Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas do texto.

Alternativas
Comentários
  • Obtivemos média 6,2 (valor maior do que 6). De acordo com a definição do nosso teste de hipóteses, isto significa que devemos aceitar a hipótese nula, isto é, devemos ACEITAR que a média da população é 6,6.

    Entretanto, como a probabilidade de erro tipo II é 4,3%, isto significa que nós temos 4,3% de probabilidade de estarmos ERRADOS. Ou seja, é possível que a hipótese nula seja falsa e, mesmo assim, estejamos cometendo o erro de aceitá-la.

  • Veja que obtivemos média 6,2 (valor maior do que 6). De acordo com a definição do nosso teste de hipóteses, isto significa que devemos aceitar a hipótese nula, isto é, devemos ACEITAR que a média da população é 6,6.

    Entretanto, como a probabilidade de erro tipo II é 4,3%, isto significa que nós temos 4,3% de probabilidade de estarmos ERRADOS. Ou seja, é possível que a hipótese nula seja falsa e, mesmo assim, estejamos cometendo o erro de aceitá-la.

    Resposta: D

  • Complementando o comentário do André, vale lembrar que:

    Hipótese Nula

    • Verdadeira → O teste Aceita → Decisão Correta.
    • Verdadeira → O teste RejeitaErro de tipo I. (Rejeita-se Ho quando ela é verdadeira)

    • Falsa → O teste AceitaErro de tipo II (Aceita-se Ho quando ela é falsa)✅
    • Falsa → O teste Rejeita → Decisão Correta.

    α (alfa): probabilidade de ocorrer erro do tipo I

    β (beta): probabilidade de ocorrer erro do tipo II


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
2812564
Banca
FCC
Órgão
Câmara Legislativa do Distrito Federal
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Durante um período de 10 anos (de 2008 a 2017), foi registrado, em cada ano, o faturamento anual (F) de uma empresa, em milhões de reais, e o respectivo gasto anual com propaganda (G), em milhões de reais. Um modelo de regressão linear simples Ft = α + βGt + εt , t = 1, 2, ... foi elaborado para se prever F em função de G, considerando as informações registradas, em que F1 e G1 são o faturamento e o gasto com propaganda em 2008, F2 e G2 são o faturamento e o gasto com propaganda em 2009, e assim por diante. Os parâmetros α e β são desconhecidos e εt é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. As estimativas de α e β foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados, sabendo-se que o valor da soma dos faturamentos e dos gastos com propaganda de 2008 a 2017 foram, em milhões de reais, iguais a 120 e 15, respectivamente. Se a estimativa do coeficiente angular da reta obtida por meio do método dos mínimos quadrados foi de 1,8, então a previsão do faturamento em um determinado ano, uma vez que a empresa gastou com propaganda neste ano 2 milhões de reais, é

Alternativas
Comentários
  • Fiz de um jeito "tosco" mas deu certo....

    Faturamento de 2008 a 2017 = 120 , ou seja média de 12 milhões por ano;

    Gastos de 2008 a 2017 = 15 , média de 1,5 milhões por ano

    b = 1,8 (ele dá isso na questão)

    F = a + bGt + Et

    Como temos quase todos os valores menos o a, eu coloquei tudo na fórmula pra me dar o valor do a total nos 10 anos.

    Assim:

    F= 120

    G = 15

    b= 1,8

    Substituindo:

    120 = a + 1,8x15

    a= 93, porém isso é o acumulado em 10 anos, ou seja, em média o a= 9,3

    Assim:

    Quando G = 2 milhões F vai ser igual a:

    F = 9,3 + 1,8x2

    F= 12,9 milhões

    GABARITO: C

  • 1) De 2008 a 2017 = 10 anos

    2) F = a + b*G + erro

    ou seja

    y= a + b*x + erro

    3) Somatório de Y = 120

    Então Ybarra = 120/10 = 12 (média de Y)

    Somatório de X = 15

    Então Xbarra = 15/10 = 1,5 (média de X)

    4) O estimador de b é ^b=1,8

    ^y= â + ^b*x

    ^y = â + 1,8*x

    5) Sabendo que â=Ybarra - ^b*Xbarra

    substitui os valores

    a^= 9,3

    6) y=9,3 + 1,8*x

    substitui x=2 -> y=12,9


ID
2832937
Banca
VUNESP
Órgão
EMPLASA
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O modelo de regressão linear pressupõe que entre a variável independente e a variável dependente há uma relação

Alternativas
Comentários
  • Regressão linear: Y= a + B.x

    Y = variável dependente

    x = variável independente

    GAB. C


ID
2951017
Banca
FGV
Órgão
DPE-RJ
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que para estimar e testar a diferença entre as médias de duas populações cujas características são independentes sejam extraídas duas amostras. Os tamanhos de amostra são n = 36 e m = 64, para X e Y, respectivamente. Como resultado da seleção, chega-se a ̅ X = 20 e Ȳ = 17. Além disso, sabe-se que as variâncias populacionais são σ2x = σ2y = 100.


Em módulo, a estatística amostral para fins de estimação e inferência é:

Alternativas
Comentários
  • Gabarito: B.

    O cálculo a ser feito aqui é o do teste T para comparação das médias:

    T = (Xbarra - Ybarra)/σ x √(1/Nx +1/Ny).

    Do enunciado:

    Xbarra: média amostral de x = 20.

    Ybarra: média amostral de y = 17.

    Desvio padrão populacional (mesmo valor para x e y) é a raiz da variância populacional: √100 = 10.

    Nx: Tamanho da amostra de x = 36.

    Ny: Tamanho da amostra de y = 64.

    Agora, substituindo:

    T = (20-17)/10 x √(1/36 + 1/64)

    T = 3/10 x √(100/2304).

    √100 = 10.

    √2304 = 48.

    T = 3/10x(10/48) = (3/100) x 48 = 144/100 = 1,44.

    Espero ter ajudado.

    Bons estudos!


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
3183499
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TJ-AM
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.


A hipótese nula (H0) e a hipótese alternativa (Ha) são mutuamente excludentes.

Alternativas
Comentários
  • Gabarito certo

    Quando se aceita uma delas logo estará rejeitando a outra .

    Cespe responde:Q585535

    Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Telebras Prova: CESPE - 2015 - Telebras - Analista Superior - Auditoria

    Considerando as informações colecionadas em uma amostra, a metodologia do teste de hipóteses tem o objetivo de determinar a possibilidade de a hipótese nula ser verdadeira, uma vez que é indissolúvel a relação entre a declaração da hipótese nula e a especificação da hipótese alternativa, sendo esta necessariamente verdadeira caso a hipótese nula seja falsa.

    • Certo

  • Ho: Igualdade

    H1 Diferente

  • CERTO, pois a aceitação da hipótese nula deve implicar na rejeição da hipótese alternativa, e vice-versa. Essas duas hipóteses devem ser complementares e mutuamente excludentes.

  • Gabarito: Certo.

    É uma disjunção exclusiva, ou você aceita H0 e rejeita H1, ou você rejeita H0 e aceita H1.

    Bons estudos!

  • Mutuamente Excludente = não se pode escolher os dois ao mesmo tempo

  • A hipótese nula (H0) e a hipótese alternativa (Ha) são mutuamente excludentes. CERTO

    Mutuamente Excludente = não se pode escolher os dois ao mesmo tempo. É uma disjunção exclusiva, ou você aceita H0 e rejeita H1, ou você rejeita H0 e aceita H1.

  • Erro do Tipo I: H0 é verdadeira, mas é rejeitada;

    Erro do Tipo II: H0 é falsa, mas é aceita.

    Veja que se eu cometo um erro, não tem como cometer o outro erro, logo são mutuamente excludentes.

  • CERTO

    SE EU ACEITO H0 EU REJEITO H1

    SE EU ACEITO H1 EU REJEITO H0


ID
3183502
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TJ-AM
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.


A hipótese alternativa (Ha) é direcional em um teste unicaudal

Alternativas
Comentários
  • Gabarito: Certo

    Em uma análise monocaudal, a hipótese alternativa pode ser unicaudal para a esquerda ou unicaudal para a direita. Ou seja, é direcional.

  • Em testes unicaudais a hipótese alternativa será do tipo "média MENOR que" ou "média MAIOR que". Ou seja, a hipótese alternativa vai apontar uma DIREÇÃO na qual a média deve estar localizada. Item CERTO.

    Nos testes bicaudais, a hipótese alternativa é do tipo "média DIFERENTE de",sugerindo que a média pode estar para um lado ou para o outro lado, não havendo uma direção definida.

  • A Hipótese alternativa (Ha) -> é aquela que o pesquisador escolhe aceitar como verdadeira, se a evidência fornecida nos dados da amostra levar à rejeição da Hipótese nula (Ho). Ela pode ser expressa de duas maneiras:

    1- Direcional: levando os testes de hipótese para uma direção (UNICAUDAL).

    2- Não direcional: levando os teste de hipótese para nenhuma direção (BICAUDAL)

  • Hipótese nula (H0) -> afirmação a ser testada

    A Hipótese alternativa (Ha) ou H1 -> afirmação contrária de H0

    H0 -> Vida útil pneu = 40mil/km, com erro de 5%, z(1,64) = 0,95, probabilidade acumulada de 95%

    Ha/H1 -> pneu rodar menos de 40mil, ou seja teste unicaudal, 5%

    Teste bicaudal = p valor/2 em cada estremidade da distribuição normal. % de chances pra mais ou pra menos. Ex: pesquisa eleitoral

  • Um dos objetivos da Inferência Estatística é o de testar hipóteses estatísticas.

    Uma hipótese estatística é uma afirmação feita sobre algum parâmetro de uma ou de várias populações.

    Dessa forma, a condução de um teste de hipóteses tem início com a correta formulação das hipóteses.

    Em geral, a hipótese inicialmente formulada é denominada por hipótese nula (H0). Em seguida, convém explicitar também a hipótese que será adotada, caso H0 seja rejeitada, a qual chamamos hipótese alternativa (Ha).

    Ademais, a hipótese alternativa é conhecida como direcional quando o teste de hipóteses é unicaudal (unilateral) e não direcional quando o teste de hipóteses é bicaudal (bilateral).

    FONTE: https://concursos.estrategiaeducacional.com.br/questoes/225490394

    Bruna Martins

  • Teste de hipótese

    H0= hipótese nula (SEMPRE É UMA IGUALDADE)

    H1= hipótese alternativa

     

    Tipos de teste

    • Bicauldal

    Ho: x= μ

    H1: x μ

    Dois lados

    • Unicaudal inferior

    Ho: x = μ

    H1: x < μ

    à esquerda

    • Unicaudal superior

    Ho: x = μ

    H1: x > μ

    à direita

    Pode ser para esquerda ou para direita, direcional.

    Gab: CERTO


ID
3183508
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TJ-AM
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.


Sendo α o nível de significância de um teste estatístico, seu valor será sempre constante em 0,05.

Alternativas
Comentários
  • Gabarito: errado

    Apesar de ser comum que o nível de significância realmente seja de 5%, cada pesquisa estatística tem a liberdade de determinar qual nível de significância deseja utilizar para testar seu teste de hipótese.

  • O nível de significância de um teste de hipóteses é um parâmetro definido pelo pesquisador. Ele não precisa necessariamente ser 0,05, embora este seja um valor bastante utilizado no dia a dia. Item ERRADO.

  • 90, 95, 99 SÃO AS MAIS COMUNS.

  • seu valor será sempre constante em 0,05. erro da questão. Na estartistica temos a liberdade de mensurar o nível de significância.

  • INCORRETA

    nível de significância α é a probabilidade de rejeição da hipótese nula H0, dado que H0 é considerada verdadeira (Também conheccido como erro tipo I). Ele pode assumir qualquer valor entre 0 e 1. Normalmente, associamos aos valores 0,05 (5%) para estudos científicos comuns, 0,01 (1%) para estudos mais científicos rigorosos ou 0,001 (0,1%) para estudos científicos que envolvem altos riscos de vida (por exemplo: estudos farmacêuticos ou aeroespaciais).

    O valor de α é então comparado com p-valor (probabilidade de obter uma estatística tão ou mais extrema que a encontrada no experimento).

    p-valor > α: não se rejeita H0 (hipótese nula).

    p-valor <= α: rejeita-se H0 (hipótese nula), aceitando-se a hipótese alternativa H1.

    FONTE: https://concursos.estrategiaeducacional.com.br/questoes/225493076

    kleberbarros

  • "Estatístico: o teste é meu e eu escolho como eu quiser".


ID
3183511
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TJ-AM
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.


O poder de um teste estatístico varia conforme o tamanho amostral.

Alternativas
Comentários
  • Gabarito: correto

    O poder de um teste nos dizer qual é a probabilidade de que um determinado teste rejeite a hipótese nula quando ela é falsa (erro tipo 2). Para melhorar a eficiência dos estimadores, deve-se reduzir a variância. Isso pode ser feito por meio do aumento do tamanho da amostra.

  • QUANTO MAIOR O TAMANHO DA AMOSTRA (N)

    = MAIOR O NÍVEL DE CONFIANÇA (Z)

    = MENOR O DESVIO PADRÃO (DP)

    E MENOR SERÁ O ERRO AMOSTRAL (E).

  • Quanto MAIOR é o tamanho amostral, maior será o poder do teste (aumenta-se a probabilidade de se rejeitar corretamente a hipótese nula). Item CERTO.

  • VALE RESSALTAR QUE O TAMANHO DA AMOSTRA NÃO INFLUÊNCIA NO NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA, MAS INFLUÊNCIA NO PODER DO TESTE CONFORME MENCIONADO NA QUESTÃO.

    FONTE: MINHAS ANOTAÇÕES DE QUESTÕES DO CESPE ANTERIORES.

  • O poder de um teste estatístico varia conforme o tamanho amostral. Sim. imagine uma entrevista com 100 pessoas(100=amostra) de uma cidade com 10.000 habitantes, o resultado será diferente se a entrevista for com 200,300 400 pessoas. Ou seja,utiliza se testes com várias amostras e consequetemente os testes tendem a variar conforme o tamanho da amostra. acho que é isso.

  • Como eu fiz:

    1-poder de um teste está relacionado ao erro do tipo 2

    2- se aumento a amostra, afeta o erro do tipo 2 (diminui sua chance de ocorrer)

    3- se afeta erro do tipo 2, afeta o poder do teste.

  • teorema do limite central

  • Poder do teste = 1 - Beta

    Se aumenta a amostra , diminui o Beta, por conseguinte aumenta o poder do teste

  • certo

    tamanho da amostra

    influencia -> poder/potencia do teste

    não influencia -> nível de significancia (alfa)

  • Muitos comentários equivocados.

    O poder de um teste é aceitar H0 quando verdadeira e não é o erro do tipo II mas sim o complementar do erro do tipo II ou seja:

    poder do teste = 1- Beta = aceitar H0 quando verdadeira.

    Beta representa a probabilidade de se cometer o erro do tipo II.

    Fonte Prof. Walter Sousa


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.


ID
3256849
Banca
IBFC
Órgão
IDAM
Ano
2019
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Sobre testes de significância, analise as afirmativas abaixo, dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).

( ) Em um teste de hipóteses, a hipótese nula é a hipótese assumida como verdadeira para a construção do teste.
( ) Classifica-se o erro em dois tipos: o erro do tipo I - se aceitar a hipótese nula quando ela é verdadeira e, erro do tipo II - não rejeitar a hipótese alternativa quando ela é falsa.
( ) Em testes de hipóteses estatísticos, diz-se que há significância estatística ou que o resultado é estatisticamente significante quando o p-valor observado é menor que o nível de significância definido para o estudo.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.

Alternativas
Comentários
  • São dois os tipos de erros que podemos cometer na realização de um teste de hipóteses:

    Tipo 1: Rejeitar a hipótese nula, quando ela é verdadeira.

    Tipo 2: Não rejeitar a hipótese nula, quando ela é falsa.

  • VALOR-P > NÍVEL DE SIGNIFIC. = ACEITAÇÃO DA H0

    VALOR-P < NÍVEL DE SIGNIFIC = REJEIÇÃO DA H0

    Quanto MENOR o VALOR-P, MAIOR A REJEIÇÃO DA H0.

  • Gab. C

    I - (VERDADEIRA) Hipótese nula: é aquela hipótese representada por Ho. Ela é assumida como verdadeira para a construção do teste.

    II - (FALSA) Erro do tipo I (alpha): é a probabilidade de se rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.

    Erro do tipo II: é a probabilidade de se rejeitar a hipótese alternativa quando ela é verdadeira.

    III - (VERDADEIRA) Se o p–valor for menor que o nível de significância determinado ou se a estatística de teste observada estiver dentro da região crítica, então a hipótese nula é rejeitada

    Fonte: wikipédia e https://www.inf.ufsc.br/~andre.zibetti/probabilidade/teste-de-hipoteses.html

  • Sobre testes de significância, analise as afirmativas abaixo, dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F):

    (V) Em um teste de hipóteses, a hipótese nula é a hipótese assumida como verdadeira para a construção do teste.

    =========================

    Hipótese nula: o termo é usado para verificar se alguma hipótese estabelecida inicialmente pode ser rejeitada ou não;

    • A ideia de se estabelecer uma hipótese nula é comum mesmo em um raciocínio não-estatístico.

    • É exatamente o que é feito em processos criminais, onde um acusado (réu) é dito ser inocente até que se prove o contrário. A pressuposição de inocência é uma hipótese nula;

    =========================

    Fonte: Thiago Williams, TEC;

  • Sobre testes de significância, analise as afirmativas abaixo, dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F):

    (E) Classifica-se o erro em dois tipos: o erro do tipo I - se aceitar a hipótese nula quando ela é verdadeira e, erro do tipo II - não rejeitar a hipótese alternativa quando ela é falsa.

    ===========================

    ◙ Se a hipótese nula for verdadeira e não rejeitada ou falsa e rejeitada, a decisão estará correta;

    • Porém, se a hipótese nula for rejeitada sendo verdadeira; ou se não for rejeitada sendo falsa, a decisão estará errada;

    • O primeiro destes erros é chamado de Erto do Tipo I;

    • E o segundo é chamado de Erro do Tipo II;

    ===========================

    Fonte: Thiago Williams, TEC;

  • Sobre testes de significância, JULGUE: (V) Em testes de hipóteses estatísticos, diz-se que há significância estatística ou que o resultado é estatisticamente significante quando o p-valor observado é menor que o nível de significância definido para o estudo;

    =========================

    ◙ O p-valor, também conhecido como nível descritivo do teste, é a probabilidade de que a estatística do teste tenha valor extremo em relação ao valor observado (estatística) quando a hipótese nula é verdadeira;

    • Se o p-valor é menor que o nível de significância proposto, então rejeitamos a hipótese nula;

    =========================

    Fonte: Thiago Williams, TEC;

  • erro do tipo I H0 é verdadeira,mas o pesquisador a rejeita.Análogo a condenar um inocente.

    erro do tipo II H0 é falsa,mas o pesquisador a aceita.Análogo a absolver um condenado.

    ''estudar para concurso exige acima de tudo disciplina.''


ID
4914325
Banca
VUNESP
Órgão
EBSERH
Ano
2020
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

A variável y segue um processo representado por yt = φ1 yt–1 + φ2 yt–2 + εt + θεt –1 , sendo εt um ruído branco.

Esse processo é denominado

Alternativas
Comentários
  • https://www.youtube.com/watch?v=cUkvzWramsU


ID
4947361
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANATEL
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Em uma empresa que conta com grande equipe de técnicos em instalação de TV a cabo, três desses técnicos foram selecionados ao acaso para participarem de processo avaliativo. A cada um deles foi atribuída uma nota dada por um cliente diferente. O modelo adotado para análise tem a forma Wi, j = μ + αi + γi, j, em que j = 1, 2, 3 representa a observação (repetição) e i = 1, 2, 3 representa o fator (técnico). Assim, Wi, j representa a nota recebida pelo técnico i na repetição j, αi é um efeito aleatório que segue distribuição normal com média zero e variância v > 0, e γi, j é a normal com média zero e variância η > 0.

Com base nos dados apresentados na hipótese e considerando que αi e γi,j sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.


O valor esperado de Wi, j é igual a μ, e Var(Wi, j) = v + η.

Alternativas
Comentários
  • Valor esperado de Bernoulli é dado por: E (X) =P e sua Variação Var (x) = P . (1-P)

    Valor esperado Binomial é dado por: E (X) = P.n e sua Variação Var (x) = P.n . (1-P)

    Como são selecionados 3 técnicos ou seja 3 hipóteses, usa-se a variação binomial.

    Portanto, a Var(Wi, j) = + η.

  • Não entendi o que é esse "v"...

  • Pensei da seguinte forma..

    "ai" (Efeito aleatório): média = 0 e Variância = v; v>0

    "Yi,j": média = 0 e Variância = n; n>0 

    Valor esperado E(W) = E(mi + ai + Yi,j). O valor esperado de "ai" e "Yi,j" é zero. Portanto, E(w) = E(mi) = mi.

    Variância Var(W) = Var(mi + ai + Yi,j). mi é constante, então, Var(W) = Var(ai + Yi,j) = v + n

    Resposta CORRETA


ID
4947364
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANATEL
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Em uma empresa que conta com grande equipe de técnicos em instalação de TV a cabo, três desses técnicos foram selecionados ao acaso para participarem de processo avaliativo. A cada um deles foi atribuída uma nota dada por um cliente diferente. O modelo adotado para análise tem a forma Wi, j = μ + αi + γi, j, em que j = 1, 2, 3 representa a observação (repetição) e i = 1, 2, 3 representa o fator (técnico). Assim, Wi, j representa a nota recebida pelo técnico i na repetição j, αi é um efeito aleatório que segue distribuição normal com média zero e variância v > 0, e γi, j é a normal com média zero e variância η > 0.

Com base nos dados apresentados na hipótese e considerando que αi e γi,j sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.


As observações W1,1, W1,2 e W1,3 são mutuamente independentes.

Alternativas
Comentários
  • W1,1 não é independente, e sim mutuamente excludente.

    Pois ambos, (W e J) possuem a mesma média e variância de acordo com a questão.

    Qualquer erro comuniquem.


ID
4947367
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANATEL
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Em uma empresa que conta com grande equipe de técnicos em instalação de TV a cabo, três desses técnicos foram selecionados ao acaso para participarem de processo avaliativo. A cada um deles foi atribuída uma nota dada por um cliente diferente. O modelo adotado para análise tem a forma Wi, j = μ + αi + γi, j, em que j = 1, 2, 3 representa a observação (repetição) e i = 1, 2, 3 representa o fator (técnico). Assim, Wi, j representa a nota recebida pelo técnico i na repetição j, αi é um efeito aleatório que segue distribuição normal com média zero e variância v > 0, e γi, j é a normal com média zero e variância η > 0.

Com base nos dados apresentados na hipótese e considerando que αi e γi,j sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.


Para se testar se as unidades amostrais são equivalentes entre si, as hipóteses nula e alternativa do teste de interesse devem ser, respectivamente, H0 : μ = 0 e H1 : μ … 0.

Alternativas
Comentários
  • Quando há o teste de hipóteses, eu posso rejeitar a hipótese nula e aceitar a hipótese alternativa, mas também o contrário. Portanto, as hipóteses são mutuamente excludentes.

  • HO : P =0 É HIP. NULA

    H1 : P DIFERENTE DE 0 É HIPÓTESE ALTERNATIVA

    Não é o caso, pois as duas estão sendo anuladas pela afirmativa, o que não torna nenhum ALTERNATIVA como hipótese.

  • Alguém sabe o significado dessas reticências ? Ou é apenas para confundir ?

  • Não estudei esse assunto, mas mesmo se estivesse estudado não entenderia!!!!!!!