Foram encontradas 60 questões.
De um grupo de 12 analistas e 9 técnicos que trabalham em uma seção de determinado tribunal, quatro serão escolhidos para formar uma comissão. A probabilidade dessa comissão ser formada por apenas um técnico é igual a
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Considere as afirmações abaixo relativas à Análise Multivariada.
I. A análise de correspondência permite estudar associação entre variáveis qualitativas.
II. Na análise discriminante a variável dependente deve ser métrica.
III. Na análise de regressão múltipla uma forma de identificar colinearidade entre as variáveis independentes é examinar as correlações entre essas variáveis.
IV. Na análise de conglomerados, as técnicas hierárquicas exigem que o usuário identifique previamente o número de grupos desejado, mas essa exigência não prevalece nas técnicas não hierárquicas.
Está correto o que se afirma APENAS em
I. A análise de correspondência permite estudar associação entre variáveis qualitativas.
II. Na análise discriminante a variável dependente deve ser métrica.
III. Na análise de regressão múltipla uma forma de identificar colinearidade entre as variáveis independentes é examinar as correlações entre essas variáveis.
IV. Na análise de conglomerados, as técnicas hierárquicas exigem que o usuário identifique previamente o número de grupos desejado, mas essa exigência não prevalece nas técnicas não hierárquicas.
Está correto o que se afirma APENAS em
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Para responder às questões use, dentre as informações dadas abaixo, as que julgar apropriadas.
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,25) = 0,599,   P(Z < 0,80) = 0,84, P(Z < 1) = 0,841, P(Z < 1,96) = 0,975, P(Z < 3,09) = 0,999
Considere X1, X2, ...Xn uma amostra aleatória simples, com reposição, da distribuição da variável X, que tem distribuição normal com média µ e variância 36. Seja X a média amostral dessa amostra. O valor de n para que a distância entre X e µ seja, no máximo, igual a 0,49, com probabilidade de 95% é igual aSe Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,25) = 0,599,   P(Z < 0,80) = 0,84, P(Z < 1) = 0,841, P(Z < 1,96) = 0,975, P(Z < 3,09) = 0,999
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A classe de estimadores não viesados E = 2(m - 1)X - (m - 1)Y + nZ , sendo m e n parâmetros reais, é utilizada para estimar a média µ de uma população normal com variância unitária. Sabe-se que (X, Y, Z) é uma amostra aleatória extraída, com reposição, desta população. A variância do estimador mais eficiente, entre os estimadores desta classe, verifica-se para m igual a
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Para responder às questões use, dentre as informações dadas abaixo, as que julgar apropriadas.
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,25) = 0,599,   P(Z < 0,80) = 0,84, P(Z < 1) = 0,841, P(Z < 1,96) = 0,975, P(Z < 3,09) = 0,999
Considere Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,25) = 0,599,   P(Z < 0,80) = 0,84, P(Z < 1) = 0,841, P(Z < 1,96) = 0,975, P(Z < 3,09) = 0,999
uma variável aleatória com distribuição normal multivariada com vetor de médias
e matriz de covariâncias
. Seja a variável aleatória U = 2X - Y. A probabilidade de U assumir um valor entre 2 e 5, denotada por P(2 < U < 5) é igual aProvas
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- Estatística InferencialVariáveis AleatóriasVariável Aleatória Contínua
- ProbabilidadesFunção Geratriz de Momentos
A função geratriz de momentos da variável aleatória contínua X é dada por
, para t < ½ e onde r é parâmetro de X.
O valor de r para que X tenha distribuição qui-quadrado com 12 graus de liberdade é dado por
, para t < ½ e onde r é parâmetro de X. O valor de r para que X tenha distribuição qui-quadrado com 12 graus de liberdade é dado por
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- Estatística InferencialFunções Densidade de Probabilidade
- Estatística InferencialVariáveis AleatóriasVariável Aleatória Contínua
- Probabilidades
Seja (X, Y) uma variável aleatória bidimensional contínua com função densidade de probabilidade dada por:

Nessas condições, a esperança condicional de Y dado x, denotada por
é igual a

Nessas condições, a esperança condicional de Y dado x, denotada por
é igual aProvas
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Para o modelo ARIMA(1,0,1), cujo parâmetro autorregressivo é f e cujo parâmetro de média móveis é
, considere:
I. A região de admissibilidade do modelo é
.
II. Sua função de autocorrelação, dada por f(k), k = 1,2, ... decai exponencialmente após k = 1.
III. Sua função de autocorrelação parcial, dada por g(k), k = 1,2,..., só é diferente de zero para k = 1.
IV. Se
= 0,
= 0,5 e a média do modelo é 2, a previsão de origem t e horizonte 1 é igual a 1.
Está correto o que se afirma APENAS em
, considere:I. A região de admissibilidade do modelo é
. II. Sua função de autocorrelação, dada por f(k), k = 1,2, ... decai exponencialmente após k = 1.
III. Sua função de autocorrelação parcial, dada por g(k), k = 1,2,..., só é diferente de zero para k = 1.
IV. Se
= 0,
= 0,5 e a média do modelo é 2, a previsão de origem t e horizonte 1 é igual a 1. Está correto o que se afirma APENAS em
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Um grupo de 400 funcionários de um tribunal apresenta, de acordo com o sexo e a qualificação profissional, a seguinte composição:

Quatro funcionários, dentre esses 400, serão selecionados ao acaso e com reposição. A probabilidade de que, nessa seleção, exatamente dois sejam homens e analistas é igual a
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Um grupo de 400 funcionários de um tribunal apresenta, de acordo com o sexo e a qualificação profissional, a seguinte composição:

Um funcionário será selecionado ao acaso desse grupo. A probabilidade dele ser mulher ou técnico é igual a
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