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Prova de Estatística 14 - Questões e Simulados | CONCURSO

Prova de Estatística 14 - Questões e Simulados

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#4950
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Estatística
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(1,0) 1 - 

Uma variável aleatória X segue uma distribuição binomial com os seguintes parâmetros: número de ensaios = 100; probabilidade de sucesso em cada ensaio = 0,2. De acordo com essas informações, qual é o valor esperado de X?

  • a) 0,2
  • b) 0,8
  • c) 20
  • d) 80
  • e) 100
#4951
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Matéria
Estatística
Concurso
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Múltipla escolha
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médio

(1,0) 2 - 

Sejam dois eventos, A e B, mutuamente exclusivos. A probabilidade de ocorrência de A vale 0,2. A probabilidade de ocorrência de B vale 0,4. Quanto vale a probabilidade de ocorrência do evento A união B?

  • a) 0,08
  • b) 0,4
  • c) 0,48
  • d) 0,52
  • e) 0,6
#4952
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Estatística
Concurso
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Múltipla escolha
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médio

(1,0) 3 - 

Determinada variável apresenta tradicionalmente média igual a 10. Um pesquisador pretende realizar uma pesquisa por amostragem casual medindo esta variável, sob influência de novos fatores, em indivíduos de uma amostra. Ele tem razões para supor que a média sofrerá uma redução em relação ao valor tradicional. As hipóteses estatísticas corretas para o teste de hipóteses da média da variável seriam:

  • a) Hipótese nula: média ? 10; Hipótese alternativa: média < 10
  • b) Hipótese nula: média ? 10; Hipótese alternativa: média < 10
  • c) Hipótese nula: média = 10; Hipótese alternativa: média ? 10
  • d) Hipótese nula: média ? 10; Hipótese alternativa: média > 10
  • e) Hipótese nula: média ? 10; Hipótese alternativa: média > 10
#4953
Banca
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Estatística
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(1,0) 4 - 

Uma pesquisa de opinião eleitoral foi conduzida através de amostragem casual, indicando que certo candidato a cargo majoritário é indicado como o preferido por uma proporção de 30% dos eleitores, com uma margem de erro de 2,5%, para uma confiança de 95%. Isso significa que:

  • a) Há 5% de probabilidade de que o intervalo entre 27,5% e 32,5% contenha a proporção populacional de eleitores que preferem o candidato.
  • b) Há 5% de probabilidade de que o intervalo entre 27,5% e 32,5% contenha a proporção populacional de eleitores que preferem o candidato.
  • c) Há 95% de probabilidade de que o intervalo entre 27,5% e 32,5% contenha a proporção populacional de eleitores que preferem o candidato
  • d) Há 95% de probabilidade de que o intervalo entre 29,5% e 30,5% contenha a proporção populacional de eleitores que preferem o candidato.
  • e) Há 95% de probabilidade de que o intervalo entre 29,25% e 30,75% contenha a proporção populacional de eleitores que preferem o candidato.
#4954
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médio

(1,0) 5 - 

A amostragem estratificada proporcional, a amostragem por cotas e a amostragem por conglomerados são, respectivamente, amostragem:

  • a) Não Casual, Casual e Casual.
  • b) Não Casual, Não Casual e Casual.
  • c) Casual, Não Casual e Não Casual.
  • d) Casual, Não Casual e Casual.
  • e) Casual, Casual e Casual.
#4955
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médio

(1,0) 6 - 

Suponha-se que as alturas dos catarinenses adultos do sexo masculino podem ser aproximadas por uma distribuição normal com média e desvio padrão conhecidos. Seleciona-se por sorteio um catarinense adulto do sexo masculino. Se a sua altura estiver a 3,5 ou mais desvios padrões acima da média, tal resultado poderá ser considerado:

  • a) Bem improvável, e trata-se de um sujeito bem baixo para os padrões catarinenses.
  • b) Bem improvável, e trata-se de um sujeito bem alto para os padrões catarinenses.
  • c) Bem provável, e trata-se de um sujeito bem alto para os padrões catarinenses.
  • d) Bem provável, e trata-se de um sujeito bem baixo para os padrões catarinenses.
  • e) Bem provável, e trata-se de um sujeito bem semelhante aos padrões catarinenses.
#4956
Banca
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médio

(1,0) 7 - 

Há interesse em estudar o comportamento da ocorrência de erros em formulários de pedidos de um órgão público. Admite-se que o número de erros encontrados por formulário seja uma variável aleatória discreta X, e que devido ao treinamento dado aos funcionários do referido órgão público a ocorrência de erro pode ser considerado um evento raro. Com base nas informações anteriores, qual é o melhor modelo probabilístico para a variável aleatória X?

  • a) Poisson.
  • b) Normal
  • c) Binominal
  • d) Exponencia
  • e) Qui-quadrado
#4957
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difícil

(1,0) 8 - 

Seja a variável aleatória discreta X número de acidentes em um cruzamento registrado em um mês. A probabilidade de que X seja menor ou igual a 2 (ou seja, que ocorram até 2 acidentes no cruzamento em um mês) vale 0,0015. Qual é a probabilidade de que ocorram mais de 2 acidentes no cruzamento em um mês?

  • a) 0,0015
  • b) 0,85
  • c) 0,985
  • d) 0,995
  • e) 0,9985
#4958
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(1,0) 9 - 

Com relação à teoria geral de amostragem, considere: I. A realização de amostragem aleatória simples só é possível se o pesquisador possuir uma lista completa, descrevendo cada unidade amostral. II. A amostragem estratificada consiste na divisão de uma população em grupos segundo alguma característica conhecida. Os estratos da população devem ser mutuamente exclusivos. III. Em uma amostra por conglomerados, a população é dividida em sub-populações distintas. IV. Na amostragem em dois estágios, a população é dividida em dois grupos: um será o grupo controle e o outro será o experimental. É correto o que consta APENAS em

  • a) II e III.
  • b) II, III e IV.
  • c) I, II e IV.
  • d) I, II e III.
  • e) I e III.
#4959
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(1,0) 10 - 

Quanto a (algumas) técnicas de Análise Multivariada, é INCORRETO afirmar:

  • a) Na análise de componentes principais, a informação contida em um vetor de p-variáveis aleatórias originais é substituída pela informação contida em q (q
  • b) A análise fatorial é uma técnica multivariada para se examinar exclusivamente relações geométricas do cruzamento de variáveis categóricas ordinais.
  • c) A análise de Agrupamentos tem como objetivo dividir os elementos da amostra, ou população, em grupos, de forma que os elementos pertencentes a um mesmo grupo sejam similares entre si, com respeito às características que neles foram medidas.
  • d) O objetivo principal da análise de componentes principais é o de explicar a estrutura de variância e covariância de um vetor aleatório, composto por n variáveis aleatórias, através da construção de combinações lineares das variáveis originais.
  • e) As técnicas de conglomerados hierárquicas são utilizadas em análise exploratória de dados, com o intuito de identificar possíveis agrupamentos e o valor provável do número de grupos.
#4960
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(1,0) 11 - 

Em um lote de 8 peças há duas defeituosas e 6 boas. Escolhendo-se ao acaso e sem reposição 3 peças do lote, a probabilidade de se encontrar no máximo uma defeituosa é

  • a) 13/56
  • b) 02/mai
  • c) 25/28
  • d) mai/14
  • e) 15/28
#4961
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(1,0) 12 - 

A caixa X tem 5 bolas numeradas de 1 a 5 e a caixa Y tem 7 bolas numeradas de 1 a 7. Uma caixa é selecionada ao acaso e desta seleciona-se aleatoriamente uma bola. Se a bola selecionada apresenta um número ímpar, a probabilidade de que ela tenha vindo da caixa Y é

  • a) 21/41
  • b) 13/28
  • c) dez/35
  • d) 15/28
  • e) 20/41
#4962
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(1,0) 13 - 

Em um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o método dos mínimos quadrados generalizados. É correto afirmar, com relação ao modelo original, isto é, antes da aplicação deste método, queEm um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o método dos mínimos quadrados generalizados. É correto afirmar, com relação ao modelo original, isto é, antes da aplicação deste método, que

  • a) distribuição de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é normal.
  • b) a variância de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é constante.
  • c) a média de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é igual a zero.
  • d) o erro referente a uma observação qualquer, correspondente ao modelo, é influenciado pelo erro referente a uma outra observação.
  • e) uma variável explicativa do modelo é combinação linear das demais.
#4963
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(1,0) 14 - 

uma variável explicativa do modelo é combinação linear das demais.

  • a) quando ocorrem empates entre três ou mais notas.
  • b) quando se verifica que os K grupos não são independentes.
  • c) aso se verifique que a distribuição das notas não é normal.
  • d) caso as medianas das notas de todos os grupos sejam iguais.
  • e) caso haja a suposição de que a distribuição das notas tenha distribuição inerente contínua.
#4964
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(1,0) 15 - 

A análise fatorial tem como objetivo principal descrever a variabilidade original de um vetor aleatório X com m componentes

  • a) substituindo essas m componentes por outras m componentes, mas que sejam ortogonais entre si.
  • b) tomando uma combinação não linear dessas n componentes, onde n < m.
  • c) estabelecendo relações de causa e efeito entre esses m componentes.
  • d) fazendo uso de um número n (n < m) de variáveis aleatórias, chamadas fatores comuns, e que estão relacionadas com X através de um modelo não linear.
  • e) fazendo uso de um número n (n < m) de variáveis aleatórias, que estejam relacionadas com X através de um modelo linear.