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| técnica de análise multivariada |
descrição |
| I | técnica que, por meio de uma representação gráfica, pode-se visualizar a associação dos objetos de estudo com um conjunto de características descritivas desses objetos |
| II | técnica para estudos de segmentação de mercado, em que os elementos de um mesmo grupo são mais parecidos possíveis e entre os vários grupos mais diferentes possíveis |
| III | técnica que reduz um grande número de variáveis a um número menor de dimensões — permite selecionar as variáveis mais importantes, eliminando-se redundâncias |
| IV | técnica que mede a preferência de consumidores em relação ao conjunto de características de determinado produto ou serviço |
Internet: <http://www1.folha.uol.com.br> (com adaptações).
Uma empresa de pesquisa de opinião publicou na Internet breve descrição acerca das técnicas de análise multivariada, conforme a tabela acima.
Considerando essa tabela, julgue o próximo item, que se refere à analise multivariada.
A distribuição T2 de Hotelling é uma extensão multivariada da distribuição qui-quadrado.
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| técnica de análise multivariada |
descrição |
| I | técnica que, por meio de uma representação gráfica, pode-se visualizar a associação dos objetos de estudo com um conjunto de características descritivas desses objetos |
| II | técnica para estudos de segmentação de mercado, em que os elementos de um mesmo grupo são mais parecidos possíveis e entre os vários grupos mais diferentes possíveis |
| III | técnica que reduz um grande número de variáveis a um número menor de dimensões — permite selecionar as variáveis mais importantes, eliminando-se redundâncias |
| IV | técnica que mede a preferência de consumidores em relação ao conjunto de características de determinado produto ou serviço |
Internet: <http://www1.folha.uol.com.br> (com adaptações).
Uma empresa de pesquisa de opinião publicou na Internet breve descrição acerca das técnicas de análise multivariada, conforme a tabela acima.
Considerando essa tabela, julgue o próximo item, que se refere à analise multivariada.
A análise de correlação canônica, que não está descrita na tabela, procura modelar múltiplas variáveis dependentes em função de múltiplas variáveis independentes.
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| técnica de análise multivariada |
descrição |
| I | técnica que, por meio de uma representação gráfica, pode-se visualizar a associação dos objetos de estudo com um conjunto de características descritivas desses objetos |
| II | técnica para estudos de segmentação de mercado, em que os elementos de um mesmo grupo são mais parecidos possíveis e entre os vários grupos mais diferentes possíveis |
| III | técnica que reduz um grande número de variáveis a um número menor de dimensões — permite selecionar as variáveis mais importantes, eliminando-se redundâncias |
| IV | técnica que mede a preferência de consumidores em relação ao conjunto de características de determinado produto ou serviço |
Internet: <http://www1.folha.uol.com.br> (com adaptações).
Uma empresa de pesquisa de opinião publicou na Internet breve descrição acerca das técnicas de análise multivariada, conforme a tabela acima.
Considerando essa tabela, julgue o próximo item, que se refere à analise multivariada.
A técnica IV caracteriza uma análise discriminante.
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| técnica de análise multivariada |
descrição |
| I | técnica que, por meio de uma representação gráfica, pode-se visualizar a associação dos objetos de estudo com um conjunto de características descritivas desses objetos |
| II | técnica para estudos de segmentação de mercado, em que os elementos de um mesmo grupo são mais parecidos possíveis e entre os vários grupos mais diferentes possíveis |
| III | técnica que reduz um grande número de variáveis a um número menor de dimensões — permite selecionar as variáveis mais importantes, eliminando-se redundâncias |
| IV | técnica que mede a preferência de consumidores em relação ao conjunto de características de determinado produto ou serviço |
Internet: <http://www1.folha.uol.com.br> (com adaptações).
Uma empresa de pesquisa de opinião publicou na Internet breve descrição acerca das técnicas de análise multivariada, conforme a tabela acima.
Considerando essa tabela, julgue o próximo item, que se refere à analise multivariada.
Quando as variáveis vêm de uma distribuição normal multivariada, a técnica III refere-se à análise fatorial.
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O número de documentos administrativos que aguardam análise de um relator segue um processo de vida e morte. O termo “vida” se refere à chegada de um novo documento para ser analisado e o termo “morte” se refere à saída de um documento já analisado pelo relator. Os documentos que chegam formam uma pilha sobre a mesa do relator, os quais são analisados de acordo com a ordem de chegada. O estado do processo no tempo t (t ≥ 0, em horas) é representado por X(t). Considere as seguintes probabilidades condicionais:
P(X(t + h) = k + 1|X(t) = k) = 8 × h + q(h);
P(X(t + h) = k|X(t) = k) = 18 × h + q(h); e
P(X(t + h) > k + 1 ou X(t + h) < k – 1|X(t) = k) = q(h),
em que k = 0, 1, 2, ... e q(h) é uma função tal que !$ \stackrel{\mathsf{lim}}{h\rightarrow0}\large{q(h)\over h}=0 !$.
A partir dessas informações, julgue o item a seguir, quando o processo atinge o estado de equilíbrio.
O fator (ou índice) de utilização que representa a fração de tempo esperada em que o relator está ocupado é maior que 1.
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O número de documentos administrativos que aguardam análise de um relator segue um processo de vida e morte. O termo “vida” se refere à chegada de um novo documento para ser analisado e o termo “morte” se refere à saída de um documento já analisado pelo relator. Os documentos que chegam formam uma pilha sobre a mesa do relator, os quais são analisados de acordo com a ordem de chegada. O estado do processo no tempo t (t ≥ 0, em horas) é representado por X(t). Considere as seguintes probabilidades condicionais:
P(X(t + h) = k + 1|X(t) = k) = 8 × h + q(h);
P(X(t + h) = k|X(t) = k) = 18 × h + q(h); e
P(X(t + h) > k + 1 ou X(t + h) < k – 1|X(t) = k) = q(h),
em que k = 0, 1, 2, ... e q(h) é uma função tal que !$ \stackrel{\mathsf{lim}}{h\rightarrow0}\large{q(h)\over h}=0 !$.
A partir dessas informações, julgue o item a seguir, quando o processo atinge o estado de equilíbrio.
O tamanho esperado da pilha é menor ou igual a 3 documentos.
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O número de documentos administrativos que aguardam análise de um relator segue um processo de vida e morte. O termo “vida” se refere à chegada de um novo documento para ser analisado e o termo “morte” se refere à saída de um documento já analisado pelo relator. Os documentos que chegam formam uma pilha sobre a mesa do relator, os quais são analisados de acordo com a ordem de chegada. O estado do processo no tempo t (t ≥ 0, em horas) é representado por X(t). Considere as seguintes probabilidades condicionais:
P(X(t + h) = k + 1|X(t) = k) = 8 × h + q(h);
P(X(t + h) = k|X(t) = k) = 18 × h + q(h); e
P(X(t + h) > k + 1 ou X(t + h) < k – 1|X(t) = k) = q(h),
em que k = 0, 1, 2, ... e q(h) é uma função tal que !$ \stackrel{\mathsf{lim}}{h\rightarrow0}\large{q(h)\over h}=0 !$.
A partir dessas informações, julgue o item a seguir, quando o processo atinge o estado de equilíbrio.
Um documento administrativo fica na pilha, em média, menos de 2 horas.
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O número de documentos administrativos que aguardam análise de um relator segue um processo de vida e morte. O termo “vida” se refere à chegada de um novo documento para ser analisado e o termo “morte” se refere à saída de um documento já analisado pelo relator. Os documentos que chegam formam uma pilha sobre a mesa do relator, os quais são analisados de acordo com a ordem de chegada. O estado do processo no tempo t (t ≥ 0, em horas) é representado por X(t). Considere as seguintes probabilidades condicionais:
P(X(t + h) = k + 1|X(t) = k) = 8 × h + q(h);
P(X(t + h) = k|X(t) = k) = 18 × h + q(h); e
P(X(t + h) > k + 1 ou X(t + h) < k – 1|X(t) = k) = q(h),
em que k = 0, 1, 2, ... e q(h) é uma função tal que !$ \stackrel{\mathsf{lim}}{h\rightarrow0}\large{q(h)\over h}=0 !$.
A partir dessas informações, julgue o item a seguir, quando o processo atinge o estado de equilíbrio.
O número esperado de documentos administrativos que aguardam análise de um relator no instante t é maior ou igual a 4 processos.
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Um indicador foi desenvolvido para monitorar a qualidade da água de um grande reservatório que abastece determinado município. Os dados necessários para o cálculo do indicador são coletados quinzenalmente em vários pontos do reservatório desde 1.º/1/1994 (instante t = 1). A qualidade da água é considerada razoável quando o indicador produz valores acima de 0,5. No final de 1995, houve uma campanha contra a poluição dos rios e nascentes da região e, no início de 1996, o governo municipal implementou severo sistema de fiscalização dos poluentes lançados pelas fábricas da região. O indicador é sensível a fatores sazonais, como secas e chuvas.
Um modelo proposto para descrever e monitorar a evolução temporal desse indicador tem a forma: It = ft + Zt , em que It é o valor do indicador observado no instante t, t = 1, 2, 3, ...; ft é a componente determinística da série temporal; e Zt é um processo ARMA(p, q), com média zero (p, q = 0, 1, 2, 3, ...). A função ft foi especificada com o auxílio de um periodograma resultante de análise espectral. O modelo proposto tem a seguinte forma:
ft = μ + βDt + α1cos(λt) + α2sen(2λt) + α3cos(2λt) + α4sen(2λt) + α5sen(3λt)
Zt = !$ \phi !$1Zt–1 + !$ \phi !$2Zt–2 + !$ \phi !$3Zt–3 + !$ \phi !$24Zt–24 + !$ \varepsilon_t !$
em que μ, β, α e !$ \phi !$ são os coeficientes do modelo, Dt = 0, se t ≥ 58 (15/5/1996), ou Dt = 1, se t < 58, λ = 2πh, h é a freqüência do ciclo e !$ \varepsilon_t !$ é um choque aleatório gaussiano com média zero e variância σ2. Por estimação de máxima verossimilhança, foram obtidos os resultados mostrados na tabela a seguir.
| coeficiente/parâmetro | estimativa | erro padrão | razão t | P-valor |
| μ | 0,9995 | 0,0574 | 17,41 | 0,0000 |
| β | –0,3180 | 0,0871 | –3,65 | 0,0003 |
| α1 | –0,2379 | 0,0660 | –3,60 | 0,0004 |
| α2 | –0,3365 | 0,0663 | –5,08 | 0,0001 |
| α3 | –0,0934 | 0,0541 | –1,73 | 0,0852 |
| α4 | 0,2126 | 0,0538 | 3,95 | 0,0001 |
| α5 | –0,0492 | 0,0470 | –1,05 | 0,2960 |
| !$ \phi !$1 | 0,2274 | 0,0624 | –3,64 | 0,0003 |
| !$ \phi !$2 | –0,0246 | 0,0634 | 0,39 | 0,6980 |
| !$ \phi !$3 | 0,0962 | 0,0603 | –1,59 | 0,1121 |
| !$ \phi !$24 | –0,3411 | 0,0633 | –5,38 | 0,0000 |
| σ2 | 0,36149 | – | – | – |
A figura a seguir apresenta a evolução temporal (pontos) do indicador, de 1.º/1/1994 a 15/5/2004. A linha contínua representa a predição do modelo.
Com base na situação e nos dados apresentados, julgue o item que se segue.
Se Zt é um processo ARMA(2, 0), então, para h > 2, a autocorrelação parcial entre Zt e Zt + h é maior ou igual a !$ \large{1\over h} !$.
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Um indicador foi desenvolvido para monitorar a qualidade da água de um grande reservatório que abastece determinado município. Os dados necessários para o cálculo do indicador são coletados quinzenalmente em vários pontos do reservatório desde 1.º/1/1994 (instante t = 1). A qualidade da água é considerada razoável quando o indicador produz valores acima de 0,5. No final de 1995, houve uma campanha contra a poluição dos rios e nascentes da região e, no início de 1996, o governo municipal implementou severo sistema de fiscalização dos poluentes lançados pelas fábricas da região. O indicador é sensível a fatores sazonais, como secas e chuvas.
Um modelo proposto para descrever e monitorar a evolução temporal desse indicador tem a forma: It = ft + Zt , em que It é o valor do indicador observado no instante t, t = 1, 2, 3, ...; ft é a componente determinística da série temporal; e Zt é um processo ARMA(p, q), com média zero (p, q = 0, 1, 2, 3, ...). A função ft foi especificada com o auxílio de um periodograma resultante de análise espectral. O modelo proposto tem a seguinte forma:
ft = μ + βDt + α1cos(λt) + α2sen(2λt) + α3cos(2λt) + α4sen(2λt) + α5sen(3λt)
Zt = !$ \phi !$1Zt–1 + !$ \phi !$2Zt–2 + !$ \phi !$3Zt–3 + !$ \phi !$24Zt–24 + !$ \varepsilon_t !$
em que μ, β, α e !$ \phi !$ são os coeficientes do modelo, Dt = 0, se t ≥ 58 (15/5/1996), ou Dt = 1, se t < 58, λ = 2πh, h é a freqüência do ciclo e !$ \varepsilon_t !$ é um choque aleatório gaussiano com média zero e variância σ2. Por estimação de máxima verossimilhança, foram obtidos os resultados mostrados na tabela a seguir.
| coeficiente/parâmetro | estimativa | erro padrão | razão t | P-valor |
| μ | 0,9995 | 0,0574 | 17,41 | 0,0000 |
| β | –0,3180 | 0,0871 | –3,65 | 0,0003 |
| α1 | –0,2379 | 0,0660 | –3,60 | 0,0004 |
| α2 | –0,3365 | 0,0663 | –5,08 | 0,0001 |
| α3 | –0,0934 | 0,0541 | –1,73 | 0,0852 |
| α4 | 0,2126 | 0,0538 | 3,95 | 0,0001 |
| α5 | –0,0492 | 0,0470 | –1,05 | 0,2960 |
| !$ \phi !$1 | 0,2274 | 0,0624 | –3,64 | 0,0003 |
| !$ \phi !$2 | –0,0246 | 0,0634 | 0,39 | 0,6980 |
| !$ \phi !$3 | 0,0962 | 0,0603 | –1,59 | 0,1121 |
| !$ \phi !$24 | –0,3411 | 0,0633 | –5,38 | 0,0000 |
| σ2 | 0,36149 | – | – | – |
A figura a seguir apresenta a evolução temporal (pontos) do indicador, de 1.º/1/1994 a 15/5/2004. A linha contínua representa a predição do modelo.
Com base na situação e nos dados apresentados, julgue o item que se segue.
A estimativa da autocorrelação entre !$ \varepsilon_t !$ e !$ \varepsilon_{t-1} !$ é igual a 0,2274.
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