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Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:
!$ Y_k = \alpha_0 + \alpha_1 X_k + \varepsilon _k !$,
!$ Y_k = b_1 X_k + \varepsilon _k !$ ,
!$ X_k = C_0 + C_1 Y_k + \varepsilon _k !$ ,
em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ.
A partir dessas informações, julgue o próximo item, considerando que a estimativa do coeficiente a1 obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários seja !$ \hat{a}{_1}=0,5 !$ e que
!$ \overline X = \sum \limits _{k=1} ^{20} {X_k \over 20} = 3 !$
!$ \overline Y = \sum \limits _{k=1}^{20} {Y_k \over 20} = 4 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (X_k - \overline X)^2 = 20 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (Y_k - \overline Y)^2 = 80 !$
Considerando-se o modelo ajustado !$ \hat{Y}_k=\hat{a}_0+\hat{a}_1X_k !$, em que !$ \hat{a}_0 !$ e !$ \hat{a}_1 !$ são as respectivas estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes !$ a_0 !$ e !$ a_1 !$, é correto afirmar que !$ Var\begin{bmatrix}\hat{Y}_k\end{bmatrix}=\sigma^2 !$.
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Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:
!$ Y_k = \alpha_0 + \alpha_1 X_k + \varepsilon _k !$ ,
!$ Y_k = b_1 X_k + \varepsilon _k !$ ,
!$ X_k = C_0 + C_1 Y_k + \varepsilon _k !$,
em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ.
A partir dessas informações, julgue o próximo item, considerando que a estimativa do coeficiente a1 obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários seja !$ \hat{a}{_1}=0,5 !$ e que
!$ \overline X = \sum \limits _{k=1} ^{20} {X_k \over 20} = 3 !$
!$ \overline Y = \sum \limits _{k=1}^{20} {Y_k \over 20} = 4 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (X_k - \overline X)^2 = 20 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (Y_k - \overline Y)^2 = 80 !$
A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente c1 é maior ou igual a 2.
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Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:
!$ Y_k = \alpha_0 + \alpha_1 X_k + \varepsilon _k !$ ,
!$ Y_k = b_1 X_k + \varepsilon _k !$ ,
!$ X_k = C_0 + C_1 Y_k + \varepsilon _k !$ ,
em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ.
A partir dessas informações, julgue o próximo item, considerando que a estimativa do coeficiente a1 obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários seja !$ \hat{a}{_1}=0,5 !$ e que
!$ \overline X = \sum \limits _{k=1} ^{20} {X_k \over 20} = 3 !$
!$ \overline Y = \sum \limits _{k=1}^{20} {Y_k \over 20} = 4 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (X_k - \overline X)^2 = 20 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (Y_k - \overline Y)^2 = 80 !$
Na regressão linear que passa pela origem, a estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente b1 é igual a !$ \large 4\over\large3 !$.
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Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:
!$ Y_k = \alpha_0 + \alpha_1 X_k + \varepsilon _k !$ ,
!$ Y_k = b_1 X_k + \varepsilon _k !$,
!$ X_k = C_0 + C_1 Y_k + \varepsilon _k !$ ,
em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ.
A partir dessas informações, julgue o próximo item, considerando que a estimativa do coeficiente a1 obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários seja !$ \hat{a}{_1}=0,5 !$ e que
!$ \overline X = \sum \limits _{k=1} ^{20} {X_k \over 20} = 3 !$
!$ \overline Y = \sum \limits _{k=1}^{20} {Y_k \over 20} = 4 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (X_k - \overline X)^2 = 20 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (Y_k - \overline Y)^2 = 80 !$
A correlação linear de Pearson entre as variáveis Y e X é menor que 0,30.
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Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:
!$ Y_k = \alpha_0 + \alpha_1 X_k + \varepsilon _k !$
!$ Y_k = b_1 X_k + \varepsilon _k !$
!$ X_k = C_0 + C_1 Y_k + \varepsilon _k !$
em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ.
A partir dessas informações, julgue o próximo item, considerando que a estimativa do coeficiente a1 obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários seja !$ \hat{a}{_1}=0,5 !$ e que
!$ \overline X = \sum \limits _{k=1} ^{20} {X_k \over 20} = 3 !$
!$ \overline Y = \sum \limits _{k=1}^{20} {Y_k \over 20} = 4 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (X_k - \overline X)^2 = 20 !$
!$ \sum \limits _{k=1}^{20} (Y_k - \overline Y)^2 = 80 !$
Com base no método de mínimos quadrados ordinários, é correto afirmar que a estimativa do intercepto a0 é maior que 2.
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Considerando a figura apresentada, que ilustra a topologia de uma rede MAN, julgue o item a seguir.
A execução de um ping da máquina 200.2.3.3 para a máquina 130.82.4.2 realiza apenas três hops.
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Considerando a figura apresentada, que ilustra a topologia de uma rede MAN, julgue o item a seguir.
As redes 211.200.3.0 e 200.3.2.0 podem ser token ring.
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Considerando a figura apresentada, que ilustra a topologia de uma rede MAN, julgue o item a seguir.
Para que as redes representadas se comuniquem, é necessário que todas utilizem o mesmo MTU (maximum transfer units).
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Considerando a figura apresentada, que ilustra a topologia de uma rede MAN, julgue o item a seguir.
As formas de se evitar a interrupção de algum caminho entre as redes representadas incluem utilizar uma configuração de roteadores com o algoritmo spanning tree.
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Julgue o item subsequente relativo à conquista e manutenção de clientes.
As vantagens do investimento na manutenção de clientes incluem a redução de custos de marketing e vendas, visto que, em geral, manter clientes custa menos que conquistá-los.
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