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Um engenheiro realizou pesquisa em que analisou a relação entre a quantidade de curvas de um trecho de serra (X ) e o tempo gasto em minutos (Y ) por veículos de passeio — em que Y seja a variável resposta e X, a variável regressora —, com o objetivo de propor soluções que permitam diminuir o tempo gasto por esses veículos. A tabela abaixo apresenta os resultados da análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão linear simples na forma Y = \( \alpha \) + βX + \( \varepsilon \), em que \( \alpha \) e β são os coeficientes do modelo e \( \varepsilon \) representa o erro aleatório.
| fonte de variação | graus de liberdade | soma de quadrados | quadrado médio | teste F |
| regressão | 1 | 2.299,6 | ||
| resíduo | ||||
| total | 7 | 4.379,9 |
Considerando a situação hipotética e a tabela acima apresentadas, julgue o item que se segue.
Em face dessa situação, é correto afirmar que o coeficiente de determinação R2 será superior a 50%.
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Um engenheiro realizou pesquisa em que analisou a relação entre a quantidade de curvas de um trecho de serra (X ) e o tempo gasto em minutos (Y ) por veículos de passeio — em que Y seja a variável resposta e X, a variável regressora —, com o objetivo de propor soluções que permitam diminuir o tempo gasto por esses veículos. A tabela abaixo apresenta os resultados da análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão linear simples na forma Y = \( \alpha \) + βX + \( \varepsilon \), em que \( \alpha \) e β são os coeficientes do modelo e \( \varepsilon \) representa o erro aleatório.
| fonte de variação | graus de liberdade | soma de quadrados | quadrado médio | teste F |
| regressão | 1 | 2.299,6 | ||
| resíduo | ||||
| total | 7 | 4.379,9 |
Considerando a situação hipotética e a tabela acima apresentadas, julgue o item que se segue.
Nessa situação, para a construção do modelo, foram utilizadas 7 observações.
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Um engenheiro realizou pesquisa em que analisou a relação entre a quantidade de curvas de um trecho de serra (X ) e o tempo gasto em minutos (Y ) por veículos de passeio — em que Y seja a variável resposta e X, a variável regressora —, com o objetivo de propor soluções que permitam diminuir o tempo gasto por esses veículos. A tabela abaixo apresenta os resultados da análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão linear simples na forma Y = \( \alpha \) + βX + \( \varepsilon \), em que \( \alpha \) e β são os coeficientes do modelo e \( \varepsilon \) representa o erro aleatório.
| fonte de variação | graus de liberdade | soma de quadrados | quadrado médio | teste F |
| regressão | 1 | 2.299,6 | ||
| resíduo | ||||
| total | 7 | 4.379,9 |
Considerando a situação hipotética e a tabela acima apresentadas, julgue o item que se segue.
Caso os dados estejam agrupados em classes, a estatística que deve ser utilizada para medir a correlação entre os dados será a de Spearman, mas o modelo, apesar disso, deverá ser estimado por meio da regressão linear simples.
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Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.
Em face da situação apresentada, é correto afirmar que, caso não se use a teoria assintótica para a construção de intervalos de confiança para os parâmetros da distribuição, poderá ser utilizada a técnica de Bootstrap, método de reamostragem sem reposição.
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Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.
Considerando-se a situação em apreço, considerando-se, ainda, que X siga uma distribuição de Poisson, é correto afirmar que a média desconhecida \( \lambda \) poderá ser estimada por intermédio do método dos momentos, por meio da fórmula \( \lambda=\large{\sum\limits^{^n}_{i=1}{x_i}\over n} \), em que n representa o tamanho da amostra e x1 representa o valor observado na amostra.
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Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.
Nessa situação, caso 100 condutores sejam selecionados aleatoriamente da população, a distribuição da quantidade da pontuação desses condutores poderá ser representada pela distribuição de Bernoulli.
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Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.
Na situação dada, se condutor cometer infrações, e que para cada infração cometida sejam computados quatro pontos, totalizando vinte pontos na quinta infração, e houver independência entre as infrações sucessivas, bem como a probabilidade de um condutor cometer a infração for constante, a distribuição geométrica, caso particular da distribuição binomial negativa, poderá ser usada para descrever a distribuição de X.
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Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.
Em face da situação apresentada e considerando-se que o intervalo de tempo entre uma infração e a infração seguinte seja descrito por meio de uma distribuição contínua cujos parâmetros sejam conhecidos, é correto afirmar que as realizações dessa distribuição contínua poderão ser simuladas computacionalmente com base na função inversa da distribuição acumulada.
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Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.
Nessa situação, caso X siga uma distribuição de Poisson com média desconhecida \( \lambda \) e uma amostra suficientemente grande seja retirada dessa distribuição para a construção de um intervalo de confiança para \( \lambda \), a distribuição de Poisson poderá ser aproximada pela distribuição normal.
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Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.
Na situação em apreço, considerando-se que X siga uma distribuição de Poisson com média igual a 10 pontos, é correto afirmar que a probabilidade de um condutor possuir mais de 20 pontos acumulados será igual a 1 – 2 P(X < 10).
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