Julgue os itens que se seguem, acerca da estatística descritiva.
Na distribuição da quantidade de horas trabalhadas por empregados de certa empresa, é sempre possível determinar a média e a mediana amostral; porém é possível que essa distribuição não possua moda.
Julgue os itens que se seguem, acerca da estatística descritiva.
Se a média das diferenças salariais entre homens e mulheres for nula, se a variável D representar a diferença salarial entre um homem e uma mulher, e se a média da variável D2 for igual a 2.500, então o desvio padrão da variável D será inferior a 100.
Julgue os itens que se seguem, acerca da estatística descritiva.
Uma distribuição leptocúrtica possui menor curtose relativamente à platicúrtica.
Com relação à teoria de probabilidades, julgue os próximos itens.
Se X1, X2, ..., Xn for uma amostra aleatória simples suficientemente grande e se Tn(X) for uma estatística qualquer, então a distribuição da amostra da estatística será normal.
Com relação à teoria de probabilidades, julgue os próximos itens.
Caso os eventos A e B sejam tais que P(A) > P(B) e P(B \ A) = 1/3, então P(A \ B) > 0,30.
Com relação à teoria de probabilidades, julgue os próximos itens.
Se A e B forem eventos tais que P(A) = 0,15 e P(B) = 0,30, então P(A|B) > 1/2.
Com relação à teoria de probabilidades, julgue os próximos itens.
Se A e B forem eventos disjuntos, então P(A) = 1 – P(B).
No que se refere a distribuições discretas, julgue os seguintes itens.
Para a distribuição de probabilidades P(X = k) = 2–k , em que k = 1, 2, ..., a média e a variância são iguais a 2.
No que se refere a distribuições discretas, julgue os seguintes itens.
Em toda distribuição binomial, a média será menor que a variância.
No que se refere a distribuições discretas, julgue os seguintes itens.
A aproximação da distribuição binomial pela normal não se aplica com base no teorema limite central, visto que a binomial não se relaciona com uma soma de variáveis aleatórias.
Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
Toda função não negativa é uma densidade de probabilidade.
Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
Se P for uma variável aleatória beta com parâmetros (a, b) e se X for uma binomial com parâmetros N e P, então o produto de f(P) × P(X), em que f(P) é a função densidade de probabilidade de P e P(X) é a probabilidade de X , será proporcional à densidade de uma beta com parâmetros (a + X, b + N – X).
De acordo com as probabilidades condicionais, julgue os itens que subsecutivos.
A probabilidade de uma empregada doméstica ter carteira assinada e receber vale-transporte não pode ser superior à probabilidade de ela receber vale-transporte.
Considerando o conceito de distribuição de probabilidade, julgue os itens
A fórmula de Bayes P ( A\B ) = P(B\A) P(A) / P (B)é uma consequência da definição de probabilidade condicional.
Considerando o conceito de distribuição de probabilidade, julgue os itens
Considere que, em um tribunal, os processos sejam classificados como urgentes (T1) e não urgentes (T2) e que os não urgentes sejam reclassificados como importantes (T2.1) ou não importantes (T2.2). Considere-se, ainda, que a proporção de processos do tipo T1 seja 0,5 e que, entre os processos do tipo T2, 0,2 sejam do tipo T2.1 e 0,8 do tipo T2.2. Se X, Y e Z forem, respectivamente, as contagens de processos de tipos T1, T2.1 e T2.2 em determinado momento, então a distribuição conjunta de (X, Y, Z) é uma multinomial com parâmetros 0,5, 0,1 e 0,4.
Considerando o conceito de distribuição de probabilidade, julgue os itens
Os axiomas de Kolmogorov afirmam que a probabilidade da união de eventos é igual à soma das respectivas probabilidades.
Considerando o conceito de distribuição de probabilidade, julgue os itens
Todos os eventos independentes são disjuntos.
No que concerne a união e intersecção de eventos, julgue os itens que se seguem.
Considerem os eventos A e B, tais que P(A \B) = k . P(B\A). Nesse caso, se P(B) = 1/3 , então k > 3.
No que concerne a união e intersecção de eventos, julgue os itens que se seguem.
Considerem os eventos A = “trabalhador recebe mais que um salário mínimo” e B = “o trabalhador é do sexo feminino”. Nesse contexto, se a probabilidade de, em uma população, uma pessoa escolhida ao acaso ser um homem que recebe até um salário mínimo é 1/3, então a probabilidade de uma pessoa selecionada ao acaso ser do sexo feminino ou receber mais que um salário mínimo é superior a 1/2.
Um modelo de regressão linear múltipla, que foi ajustado em uma perícia judicial, possui 11 variáveis explicativas. O tamanho da amostra nessa modelagem foi igual a 101. A soma de quadrados total foi igual a 15.000 e a soma de quadrados residual foi igual a 5.000. Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
A variância amostral da variável dependente é igual a 150.
Um modelo de regressão linear múltipla, que foi ajustado em uma perícia judicial, possui 11 variáveis explicativas. O tamanho da amostra nessa modelagem foi igual a 101. A soma de quadrados total foi igual a 15.000 e a soma de quadrados residual foi igual a 5.000. Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
O quadrado médio dos erros (mse) é superior a 50.
Um modelo de regressão linear múltipla, que foi ajustado em uma perícia judicial, possui 11 variáveis explicativas. O tamanho da amostra nessa modelagem foi igual a 101. A soma de quadrados total foi igual a 15.000 e a soma de quadrados residual foi igual a 5.000. Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
O coeficiente de determinação — R2 — do modelo de regressão linear múltipla é superior a 70%.
Um modelo de regressão linear múltipla, que foi ajustado em uma perícia judicial, possui 11 variáveis explicativas. O tamanho da amostra nessa modelagem foi igual a 101. A soma de quadrados total foi igual a 15.000 e a soma de quadrados residual foi igual a 5.000. Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
A soma de quadrados do modelo de regressão é inferior a 12.000.