Foram encontradas 517 questões.
O enunciado a seguir refere-se à questão.
Os dados abaixo representam a distribuição de 1200 domicílios residenciais, por classe de consumo de energia elétrica mensal, em uma área de concessão da CERON, medidos em 2006. Não existem observações coincidentes com os extremos das classes.
| Faixas de consumo | Freqüencia relativa |
| 0-50 kWh | 8% |
| 50-100 kWh | 12% |
| 100-150 kWh | 32% |
| 150-300 kWh | 40% |
| 300-500 kWh | 8% |
O primeiro quartil da distribuição, em kWh, pode ser estimado, aproximadamente, em:
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O enunciado a seguir refere-se à questão.
Os dados abaixo representam a distribuição de 1200 domicílios residenciais, por classe de consumo de energia elétrica mensal, em uma área de concessão da CERON, medidos em 2006. Não existem observações coincidentes com os extremos das classes.
| Faixas de consumo | Freqüencia relativa |
| 0-50 kWh | 8% |
| 50-100 kWh | 12% |
| 100-150 kWh | 32% |
| 150-300 kWh | 40% |
| 300-500 kWh | 8% |
O consumo mediano mensal, em kWh, pode ser estimado, aproximadamente, em:
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O enunciado a seguir refere-se à questão.
Os dados abaixo representam a distribuição de 1200 domicílios residenciais, por classe de consumo de energia elétrica mensal, em uma área de concessão da CERON, medidos em 2006. Não existem observações coincidentes com os extremos das classes.
| Faixas de consumo | Freqüencia relativa |
| 0-50 kWh | 8% |
| 50-100 kWh | 12% |
| 100-150 kWh | 32% |
| 150-300 kWh | 40% |
| 300-500 kWh | 8% |
O terceiro quartil da distribuição, em kWh, pode ser estimado, aproximadamente, em:
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Considere um modelo de regressão linear simples de Y, expressa em 10.000 habitantes, em X, expressa em US$. Suponha que você queira mudar a escala de X para reais ao câmbio de US$ 1= R$ 2,00, mas deixando Y na escala original. Qual será a repercussão dessa mudança para os valores !$ \hat {\beta}_o, \hat {\beta}_1, \hat {\sigma}^2, R^2 !$ ,R e para o valor da estatística t do teste
!$ H_0 : \beta_1 = 0 !$
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Realizada uma pesquisa de mercado, com 50 pessoas, em que se pretendia estudar se a preferência com relação a adoçantes artificiais, com ou sem aspartame, dependia ou não do sexo, obtiveram-se os seguintes resultados:
| Sexo | Preferem adoçante com aspartame | Preferem adoçante sem aspartame | Sem preferência | Total |
| Feminino | 18 | 15 | 7 | 40 |
| Masculino | 2 | 5 | 3 | 10 |
| Total | 20 | 20 | 10 | 50 |
O valor observado da estatística qui-quadrado e o número de graus de liberdade, respectivamente, são:
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O enunciado a seguir refere-se à questão.
Avaliações de terrenos baseiam-se, geralmente, em modelos de regressão linear nos quais o preço de venda é uma função de algumas variáveis tais como o tamanho do terreno, suas condições e localização. Uma amostra de terrenos comercializados no último mês coletou dados sobre o preço da venda, em R$ 1 000,00, o tamanho do terreno, em m2, e a distância ao centro da cidade, em km. Primeiramente obteve-se o modelo com apenas a variável tamanho do terreno, X1, como explicativa do preço de venda. Os principais quantitativos relativos a esse modelo foram calculados como:
!$ \sum\limits_{i=1}^{20} (Y_i - \overline{Y})^2 = 2826; !$ !$ {1\over 18} \sum\limits_{i=1}^{20} (Y_i - \hat{Y})^2 = 36 !$
!$ F_{sig.} = 3,65E -07 \quad R^2 = 0,77. !$
Ao entrar com a variável distância ao centro, o modelo ficou expresso por !$ \hat {Y} !$ = 9,25 + 2,47 X1 + 0,78X2, onde X1 representa o tamanho do imóvel, em m2, e X2, a distância ao centro, em km. Considerando que todas as variáveis foram testadas e são significativas, analise as afirmações a seguir.
I - Para cada aumento de um metro quadrado no tamanho do terreno, o preço da venda aumenta em 2,47 mil reais, mantendo inalterada a distância ao centro.
II - Para cada aumento de um quilômetro na distância do terreno até o centro, o preço da venda aumenta em 0,78 mil reais, mantendo inalterado o tamanho do terreno.
III - Para um terreno de 40 m2, distante do centro 10 km, o preço da venda estimado é de 115,85 mil reais.
É(São) correta(s) a(s) afirmação(ões):
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O enunciado a seguir refere-se à questão.
Avaliações de terrenos baseiam-se, geralmente, em modelos de regressão linear nos quais o preço de venda é uma função de algumas variáveis tais como o tamanho do terreno, suas condições e localização. Uma amostra de terrenos comercializados no último mês coletou dados sobre o preço da venda, em R$ 1 000,00, o tamanho do terreno, em m2, e a distância ao centro da cidade, em km. Primeiramente obteve-se o modelo com apenas a variável tamanho do terreno, X1, como explicativa do preço de venda. Os principais quantitativos relativos a esse modelo foram calculados como:
!$ \sum\limits_{i=1}^{20} (Y_i - \overline{Y})^2 = 2826; !$
!$ {1 \over 18} \sum \limits_{i=1}^{20}(Y_i- \hat Y_i)^2 = 36 !$
!$ F_{sig.} = 3,65E -07 \quad R^2 = 0,77. !$
| ANOVA | |||||
| Soma dos quadrados | Graus de Liberdade | Média dos quadrados | F | Fsig. | |
| Modelo (regressão) | Z | ||||
| Residual | X | Y | |||
| Total | |||||
Considerando o quadro acima, os valores de X, Y e Z, respectivamente, são:
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Se X1, X2, ..., Xn, Y1, Y2, ..., Yn são variáveis aleatórias independentes e com distribuição normal reduzida, então a variável aleatória !$ W = \dfrac { X_1\quad ^2 + X_2 \quad ^2 + ... + X_n \quad ^2} { Y_1\quad^2 + Y_2\quad^2 + ... + Y_n\quad ^2} !$ tem distribuição:
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Seja (y1, y2, y3, y4) uma amostra aleatória independente e identicamente distribuída, de tamanho n = 4, extraída de uma população cuja característica estudada possui distribuição de probabilidade
!$ \theta !$ pelo método dos momentos e pelo método da máxima verossimilhança, respectivamente, são:
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Observação: Caso necessário, utilize a Tabela da Distribuição t
Um pesquisador avaliou se a pressão sangüínea dos candidatos do último Concurso para um Tribunal de Contas se alterava no início da prova. Em condições normais, sem stress, os candidatos entre 18 e 32 anos apresentaram uma pressão sistólica média de 120 mm Hg. Após medir a pressão de 36 candidatos a cinco minutos do início da prova, foi encontrada a pressão sistólica média de 125,2 mm Hg com desvio padrão amostral de 12 mm Hg. Deve-se testar:
Nos níveis de significância de 5% e 10%, é correto afirmar que a(o):
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