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Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma !$ \hat{Y}_t = \hat{a}+\hat{b}(t-2012) !$, em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; !$ \hat{Y}_t !$ é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e !$ \hat{a} !$ e !$ \hat{b} !$ representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.

Considerando que !$ \hat{a}=30 !$, julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.
A estatística F da tabela ANOVA, que permite testar conjuntamente a significância estatística dos coeficientes a e b, corresponde à razão entre a soma de quadrados do modelo e a soma de quadrados dos erros. As hipóteses nula e alternativa dessa estatística são, respectivamente, H0: a = 0 e b = 0 e H1: a !$ \ne !$ 0 ou b !$ \ne !$ 0.
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Um estudo a respeito do índice de cancelamento de assinaturas (Y) de uma operadora de telefonia celular no período de 2010 a 2014 produziu um ajuste na forma !$ \hat{Y}_t = \hat{a}+\hat{b}(t-2012) !$, em que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014; !$ \hat{Y}_t !$ é a estimativa desse índice no ano t correspondente; e !$ \hat{a} !$ e !$ \hat{b} !$ representam as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada. A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do ajuste.

Considerando que !$ \hat{a}=30 !$, julgue o item subsequente relativo ao referido ajuste.
Se, em um teste de significância para o coeficiente angular em questão, as hipóteses nula e alternativa forem, respectivamente, H0: b = 0 e H1: b !$ \ne !$ 0, então o valor da razão t desse teste será inferior a - 4 ou superior a 4.
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Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância υ. O modelo ajustado é expresso por !$ \hat{y}=X \hat {\beta} !$, em que β representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β.
Considerando que !$ (X'X)^{-1}=\begin{bmatrix}~~0,6-0,3-0,2\\\ -0,3~~~~0,2~~~~~~0~~~~~~\\\ -0,2~~~~0~~~~-0,2~~\end{bmatrix} !$, em que X' denota a transposta da matriz de delineamento, e que !$ X'_y=\begin{bmatrix}1\\\ 2 \\\ 3 \end{bmatrix} !$, julgue o item que se segue.
O vetor de resíduos é dado por (I - H)y, em que H = X (X’X)-1 X’ é a matriz de projeção (hat matrix) e I é a matriz identidade.
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Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância υ. O modelo ajustado é expresso por !$ \hat{y}=X \hat {\beta} !$, em que β representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β.
Considerando que !$ (X'X)^{-1}=\begin{bmatrix}~~0,6-0,3-0,2\\\ -0,3~~~~0,2~~~~~~0~~~~~~\\\ -0,2~~~~0~~~~-0,2~~\end{bmatrix} !$, em que X' denota a transposta da matriz de delineamento, e que !$ X'_y=\begin{bmatrix}1\\\ 2 \\\ 3 \end{bmatrix} !$, julgue o item que se segue.
É correto afirmar que !$ \hat{\beta}=\begin{bmatrix}-0,6\\\ 0,1 \\\ 0,4 \end{bmatrix}. !$
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Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média !$ \bar{x} !$.
Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos constituído das seguintes hipóteses. H0: os parafusos procedem do Japão: μ = 100; e H1: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110. A regra da decisão do teste é não rejeitar H0 se !$ \bar{x} < x_c !$ , em que !$ x_c !$ é um valor a ser encontrado; e rejeitar H0 no caso contrário.
A respeito dessa situação, julgue o item subsequente.
A probabilidade do erro do tipo I em dependência do valor crítico !$ x_c !$ é dada por !$ 1-\Phi\Biggl(\dfrac {x_c-100}{15\over \sqrt{20}}\Biggl) !$.
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Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média !$ \bar{x} !$.
Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos constituído das seguintes hipóteses. H0: os parafusos procedem do Japão: μ = 100; e H1: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110. A regra da decisão do teste é não rejeitar H0 se !$ \bar{x} < x_c !$ , em que !$ x_c !$ é um valor a ser encontrado; e rejeitar H0 no caso contrário.
A respeito dessa situação, julgue o item subsequente.
O erro do tipo I é cometido caso seja dito que o parafuso procede de Taiwan; quando na verdade, procede do Japão. O erro do tipo II é cometido caso seja dito que o parafuso procede do Japão; quando na verdade, procede de Taiwan.
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Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média !$ \bar{x} !$.
Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos constituído das seguintes hipóteses. H0: os parafusos procedem do Japão: μ = 100; e H1: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110. A regra da decisão do teste é não rejeitar H0 se !$ \bar{x} < x_c !$ , em que !$ x_c !$ é um valor a ser encontrado; e rejeitar H0 no caso contrário.
A respeito dessa situação, julgue o item subsequente.
O teste descrito é um teste de hipóteses composto.
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Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média !$ \bar{x} !$.
Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos constituído das seguintes hipóteses. H0: os parafusos procedem do Japão: μ = 100; e H1: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110. A regra da decisão do teste é não rejeitar H0 se !$ \bar{x} < x_c !$ , em que !$ x_c !$ é um valor a ser encontrado; e rejeitar H0 no caso contrário.
A respeito dessa situação, julgue o item subsequente.
O valor crítico !$ x_c !$ para o qual vale P(erro tipo I) = P(erro tipo II) é dado por !$ {\large100-x_c \over\large 15} = {\large x_c-110 \over\large 20} !$.
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A distribuição da resistência X de uma linha elétrica (em ohms) é N(μ, σ2). Por meio de 25 mensurações, foram determinadas as estatísticas amostrais !$ \bar{x} !$ = 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms (desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711; e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.
A estatística !$ T=\dfrac{(\bar{x}-\mu)\sqrt {n}}{S} !$, em que n representa o tamanho da amostra, tem distribuição t de Student com n graus de liberdade.
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A distribuição da resistência X de uma linha elétrica (em ohms) é N(μ, σ2). Por meio de 25 mensurações, foram determinadas as estatísticas amostrais !$ \bar{x} !$ = 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms (desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711; e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.
Nessa situação, o parâmetro μ satisfaz P(-1,711 ≤ 50 - μ ≤ 1,711) = 0,1.
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