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Em um levantamento feito pelo Ministério Público sobre o tempo total (x), em meses, que uma obra pública leva para ser concluída, verificaram-se discrepâncias entre as empresas que foram investigadas na operação Alfa e as que não foram investigadas. Os portes das obras são comparáveis e as estatísticas descritivas da variável x são mostradas na tabela a seguir.
| empresas investigadas na | empresas não investigadas na |
| !$ \displaystyle \sum_{k=1}^9 x_i = 550 !$ !$ \displaystyle \sum_{k=1}^9 x_i^2 = 33.636 !$ | !$ \displaystyle \sum_{k=1}^{16} x_i =647 !$ !$ \displaystyle \sum_{k=1}^16 x_i^2 = 26.182 !$ |
Com base nessa situação hipotética, e sabendo que:
• P (t8 > 2,306) = 0,025,
• P(t99 > 2,262) = 0,025,
• P (t10 > 2,228) = 0,025,
• P (t8 > 1,860) = 0,05,
• P( t9 > 1,833) = 0,05,
• P(t10 > 1,812) = 0,05,
• P (t15 > 2,131) = 0,025,
• P(t16 > 2,120) = 0,025,
• P( t17 > 2,110) = 0,025,
• P( t15 > 1,753) = 0,05,
• P ( t16 > 1,746) = 0,05,
•P ( t17 > 1,740) = 0,05,
• P( t25 > 2,060) = 0,025,
• P ( t24 > 2,064) = 0,025,
• P(t23 > 2,069) = 0,025,
julgue o item que se segue.
O valor da estatística do teste qui-quadrado que verifica as hipóteses !$ H_0| \sigma_{AL}^2 = \sigma_{NAL}^2 !$ e !$ H_1 | \sigma_{AL}^2 \sigma_{NAL}^2 !$ é superior a 1, onde !$ \sigma^2 !$ é variância populacional.
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Em um levantamento feito pelo Ministério Público sobre o tempo total (x), em meses, que uma obra pública leva para ser concluída, verificaram-se discrepâncias entre as empresas que foram investigadas na operação Alfa e as que não foram investigadas. Os portes das obras são comparáveis e as estatísticas descritivas da variável x são mostradas na tabela a seguir.
| empresas investigadas na | empresas não investigadas na |
| !$ \displaystyle \sum_{k=1}^9 x_i = 550 !$ !$ \displaystyle \sum_{k=1}^9 x_i^2 = 33.636 !$ | !$ \displaystyle \sum_{k=1}^{16} x_i =647 !$ !$ \displaystyle \sum_{k=1}^16 x_i^2 = 26.182 !$ |
Com base nessa situação hipotética, e sabendo que:
• P (t8 > 2,306) = 0,025,
• P(t99 > 2,262) = 0,025,
• P (t10 > 2,228) = 0,025,
• P (t8 > 1,860) = 0,05,
• P( t9 > 1,833) = 0,05,
• P(t10 > 1,812) = 0,05,
• P (t15 > 2,131) = 0,025,
• P(t16 > 2,120) = 0,025,
• P( t17 > 2,110) = 0,025,
• P( t15 > 1,753) = 0,05,
• P ( t16 > 1,746) = 0,05,
•P ( t17 > 1,740) = 0,05,
• P( t25 > 2,060) = 0,025,
• P ( t24 > 2,064) = 0,025,
• P(t23 > 2,069) = 0,025,
julgue o item que se segue.
As empresas não investigadas na operação Alfa concluem as obras, em média, mais rapidamente que as empresas investigadas na citada operação.
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Em um levantamento feito pelo Ministério Público sobre o tempo total (x), em meses, que uma obra pública leva para ser concluída, verificaram-se discrepâncias entre as empresas que foram investigadas na operação Alfa e as que não foram investigadas. Os portes das obras são comparáveis e as estatísticas descritivas da variável x são mostradas na tabela a seguir.
| empresas investigadas na | empresas não investigadas na |
| !$ \displaystyle \sum_{k=1}^9 x_i = 550 !$ !$ \displaystyle \sum_{k=1}^9 x_i^2 = 33.636 !$ | !$ \displaystyle \sum_{k=1}^{16} x_i =647 !$ !$ \displaystyle \sum_{k=1}^16 x_i^2 = 26.182 !$ |
Com base nessa situação hipotética, e sabendo que:
• P (t8 > 2,306) = 0,025,
• P(t99 > 2,262) = 0,025,
• P (t10 > 2,228) = 0,025,
• P (t8 > 1,860) = 0,05,
• P( t9 > 1,833) = 0,05,
• P(t10 > 1,812) = 0,05,
• P (t15 > 2,131) = 0,025,
• P(t16 > 2,120) = 0,025,
• P( t17 > 2,110) = 0,025,
• P( t15 > 1,753) = 0,05,
• P ( t16 > 1,746) = 0,05,
•P ( t17 > 1,740) = 0,05,
• P( t25 > 2,060) = 0,025,
• P ( t24 > 2,064) = 0,025,
• P(t23 > 2,069) = 0,025,
julgue o item que se segue.
No levantamento em questão, foram analisadas mais empresas investigadas na operação Alfa que as não investigadas nessa operação.
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Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.
| variáveis relativas aos | variáveis relativas aos candidatos |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 9.687 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 3.153 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 1.351 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}= 696 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 385 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}= 244 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 67.665 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}^2 = 17.967 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i}^2 = 5.823 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}^2= 2.516 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 484.854 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_1 y_i = 81.272 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i} y^i = 138.772 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}} y_i =28.805 !$ |
| Var(y) = 50 | Var(y) = 13 |
| Var(x1) = 0,97 | Var(x1) = 1,2 |
| Var(x2) = 12,81 | Var(x2) = 12 |
| Cov(x1,y) = 0,35 | Cov(x1,y ) = 0,72 |
| Cov(x2, y) = 25 | Cov(x2,y ) = 12 |
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Os resíduos do modelo !$ \hat{y} = \hat{ \beta}_0 + \hat{ \beta}_1 x_1 !$ para os votantes em candidatos de direita pode ser corretamente calculado fazendo-se !$ \hat{y} - \hat{ \beta}_0 - \hat{ \beta}_1 x_1 !$, onde !$ \hat{y} !$ é o valor estimado de y !$ \hat{\beta}_0 !$ é o coeficiente linear estimado do modelo e !$ \hat{\beta}_1 !$é o coeficiente linear estimado do modelo.
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Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.
| variáveis relativas aos | variáveis relativas aos candidatos |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 9.687 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 3.153 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 1.351 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}= 696 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 385 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}= 244 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 67.665 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}^2 = 17.967 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i}^2 = 5.823 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}^2= 2.516 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 484.854 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_1 y_i = 81.272 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i} y^i = 138.772 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}} y_i =28.805 !$ |
| Var(y) = 50 | Var(y) = 13 |
| Var(x1) = 0,97 | Var(x1) = 1,2 |
| Var(x2) = 12,81 | Var(x2) = 12 |
| Cov(x1,y) = 0,35 | Cov(x1,y ) = 0,72 |
| Cov(x2, y) = 25 | Cov(x2,y ) = 12 |
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Como a Cov(x2, y) > 0 para a quantidade de votos em candidatos de esquerda, então, para o modelo de regressão linear simples de y em que apenas a varável x2 fosse considerada, necessariamente o coeficiente angular referente à variável x2 seria maior que zero.
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Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.
| variáveis relativas aos | variáveis relativas aos candidatos |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 9.687 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 3.153 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 1.351 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}= 696 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 385 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}= 244 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 67.665 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}^2 = 17.967 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i}^2 = 5.823 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}^2= 2.516 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 484.854 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_1 y_i = 81.272 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i} y^i = 138.772 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}} y_i =28.805 !$ |
| Var(y) = 50 | Var(y) = 13 |
| Var(x1) = 0,97 | Var(x1) = 1,2 |
| Var(x2) = 12,81 | Var(x2) = 12 |
| Cov(x1,y) = 0,35 | Cov(x1,y ) = 0,72 |
| Cov(x2, y) = 25 | Cov(x2,y ) = 12 |
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Se, para os votantes em candidatos de direita, o valor da estatística F do modelo !$ y = \beta_0 + \beta_1 x_2 + \in !$ tiver valor igual
a 640, então o valor da estatística t para a variável x2 terá valor superior a 30, onde !$ \beta_0 !$ é o coeficiente linear do modelo, !$ \beta_1 !$ é o coeficiente linear do modelo e !$ \in !$ é o erro.
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Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.
| variáveis relativas aos | variáveis relativas aos candidatos |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 9.687 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 3.153 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 1.351 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}= 696 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 385 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}= 244 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 67.665 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}^2 = 17.967 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i}^2 = 5.823 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}^2= 2.516 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 484.854 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_1 y_i = 81.272 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i} y^i = 138.772 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}} y_i =28.805 !$ |
| Var(y) = 50 | Var(y) = 13 |
| Var(x1) = 0,97 | Var(x1) = 1,2 |
| Var(x2) = 12,81 | Var(x2) = 12 |
| Cov(x1,y) = 0,35 | Cov(x1,y ) = 0,72 |
| Cov(x2, y) = 25 | Cov(x2,y ) = 12 |
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Se as variáveis x1 e x2 fossem incluídas simultaneamente no modelo e o coeficiente angular referente à variável x2 fosse maior que zero, mas não significativo para um nível de significância de 5%, então, nesse caso, as estimativas dos coeficientes linear e angular referentes à variável x1 seriam as mesmas do modelo em que apenas a variável x1 estivesse presente.
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Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.
| variáveis relativas aos | variáveis relativas aos candidatos |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 9.687 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 3.153 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 1.351 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}= 696 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 385 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}= 244 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 67.665 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}^2 = 17.967 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i}^2 = 5.823 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}^2= 2.516 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 484.854 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_1 y_i = 81.272 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i} y^i = 138.772 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}} y_i =28.805 !$ |
| Var(y) = 50 | Var(y) = 13 |
| Var(x1) = 0,97 | Var(x1) = 1,2 |
| Var(x2) = 12,81 | Var(x2) = 12 |
| Cov(x1,y) = 0,35 | Cov(x1,y ) = 0,72 |
| Cov(x2, y) = 25 | Cov(x2,y ) = 12 |
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Se a quantidade de votos fosse considerada apenas aquela da variável x2, então o coeficiente linear dos votantes em candidatos de esquerda seria maior que o coeficiente linear dos votantes em candidatos de direita.
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Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.
| variáveis relativas aos | variáveis relativas aos candidatos |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 9.687 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 3.153 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 1.351 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}= 696 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 385 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}= 244 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 67.665 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}^2 = 17.967 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i}^2 = 5.823 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}^2= 2.516 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 484.854 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_1 y_i = 81.272 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i} y^i = 138.772 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}} y_i =28.805 !$ |
| Var(y) = 50 | Var(y) = 13 |
| Var(x1) = 0,97 | Var(x1) = 1,2 |
| Var(x2) = 12,81 | Var(x2) = 12 |
| Cov(x1,y) = 0,35 | Cov(x1,y ) = 0,72 |
| Cov(x2, y) = 25 | Cov(x2,y ) = 12 |
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Em média, os candidatos de esquerda receberam mais votos que os candidatos da direita.
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Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.
| variáveis relativas aos | variáveis relativas aos candidatos |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 9.687 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} y_i = 3.153 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 1.351 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}= 696 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 385 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}= 244 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2i} = 67.665 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1_{i}}^2 = 17.967 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i}^2 = 5.823 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}}^2= 2.516 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{1i} = 484.854 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_1 y_i = 81.272 !$ |
| !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_i} y^i = 138.772 !$ | !$ \displaystyle \sum_{i=1}^{27} x_{2_{i}} y_i =28.805 !$ |
| Var(y) = 50 | Var(y) = 13 |
| Var(x1) = 0,97 | Var(x1) = 1,2 |
| Var(x2) = 12,81 | Var(x2) = 12 |
| Cov(x1,y) = 0,35 | Cov(x1,y ) = 0,72 |
| Cov(x2, y) = 25 | Cov(x2,y ) = 12 |
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Se as variáveis x1 e x2 fossem incluídas simultaneamente no modelo utilizado para explicar a quantidade de votos em candidatos de direita, então o erro teria 24 graus de liberdade.
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