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| região | quantidade anual de mandados | desvio padrão populacional do tempo gasto (em dias), por região |
| A | 90.000 | 5 |
| B | 50.000 | 10 |
| C | 10.000 | 15 |
| total | 150.000 | S |
Um levantamento estatístico por amostragem probabilística foi realizado para se estimar o tempo médio, em dias, gasto por oficiais de justiça no cumprimento de mandados judiciais. Nesse levantamento, os mandados foram divididos de acordo com a localização geográfica do intimado. A tabela acima mostra a quantidade anual de mandados para cada região, os valores dos desvios padrão da variável de interesse por região e S, que representa o desvio padrão populacional do tempo gasto.
Considerando que o total de mandados judiciais utilizados no levantamento tenha sido igual a 400, julgue o item.
Caso seja retirada uma amostra aleatória simples dessa população, ignorando-se a divisão por localização geográfica, o erro padrão do tempo médio amostral será igual a S/20 dias.
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| região | quantidade anual de mandados | desvio padrão populacional do tempo gasto (em dias), por região |
| A | 90.000 | 5 |
| B | 50.000 | 10 |
| C | 10.000 | 15 |
| total | 150.000 | S |
Um levantamento estatístico por amostragem probabilística foi realizado para se estimar o tempo médio, em dias, gasto por oficiais de justiça no cumprimento de mandados judiciais. Nesse levantamento, os mandados foram divididos de acordo com a localização geográfica do intimado. A tabela acima mostra a quantidade anual de mandados para cada região, os valores dos desvios padrão da variável de interesse por região e S, que representa o desvio padrão populacional do tempo gasto.
Considerando que o total de mandados judiciais utilizados no levantamento tenha sido igual a 400, julgue o item.
Na amostragem aleatória estratificada com alocação uniforme, o total de observações na região C foi igual ou superior a 160.Provas
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| região | quantidade anual de mandados | desvio padrão populacional do tempo gasto (em dias), por região |
| A | 90.000 | 5 |
| B | 50.000 | 10 |
| C | 10.000 | 15 |
| total | 150.000 | S |
Um levantamento estatístico por amostragem probabilística foi realizado para se estimar o tempo médio, em dias, gasto por oficiais de justiça no cumprimento de mandados judiciais. Nesse levantamento, os mandados foram divididos de acordo com a localização geográfica do intimado. A tabela acima mostra a quantidade anual de mandados para cada região, os valores dos desvios padrão da variável de interesse por região e S, que representa o desvio padrão populacional do tempo gasto.
Considerando que o total de mandados judiciais utilizados no levantamento tenha sido igual a 400, julgue o item.
A população-alvo ou o universo inicial de interesse é constituído pelos oficiais de justiça que cumpriram os mandados nas regiões A, B e C na ocasião desse levantamento estatístico.
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| região | quantidade anual de mandados | desvio padrão populacional do tempo gasto (em dias), por região |
| A | 90.000 | 5 |
| B | 50.000 | 10 |
| C | 10.000 | 15 |
| total | 150.000 | S |
Um levantamento estatístico por amostragem probabilística foi realizado para se estimar o tempo médio, em dias, gasto por oficiais de justiça no cumprimento de mandados judiciais. Nesse levantamento, os mandados foram divididos de acordo com a localização geográfica do intimado. A tabela acima mostra a quantidade anual de mandados para cada região, os valores dos desvios padrão da variável de interesse por região e S, que representa o desvio padrão populacional do tempo gasto.
Considerando que o total de mandados judiciais utilizados no levantamento tenha sido igual a 400, julgue o item.
O desvio padrão populacional S é igual a 10 dias.
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Um modelo de regressão linear múltipla, que foi ajustado em uma perícia judicial, possui 11 variáveis explicativas. O tamanho da amostra nessa modelagem foi igual a 101. A soma de quadrados total foi igual a 15.000 e a soma de quadrados residual foi igual a 5.000. Com base nessas informações, julgue o próximo item.
A soma de quadrados do modelo de regressão é inferior a 12.000.Provas
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Um modelo de regressão linear múltipla, que foi ajustado em uma perícia judicial, possui 11 variáveis explicativas. O tamanho da amostra nessa modelagem foi igual a 101. A soma de quadrados total foi igual a 15.000 e a soma de quadrados residual foi igual a 5.000. Com base nessas informações, julgue o próximo item.
O coeficiente de determinação — R2 — do modelo de regressão linear múltipla é superior a 70%.
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Um modelo de regressão linear múltipla, que foi ajustado em uma perícia judicial, possui 11 variáveis explicativas. O tamanho da amostra nessa modelagem foi igual a 101. A soma de quadrados total foi igual a 15.000 e a soma de quadrados residual foi igual a 5.000. Com base nessas informações, julgue o próximo item.
O quadrado médio dos erros (mse) é superior a 50.
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Um modelo de regressão linear múltipla, que foi ajustado em uma perícia judicial, possui 11 variáveis explicativas. O tamanho da amostra nessa modelagem foi igual a 101. A soma de quadrados total foi igual a 15.000 e a soma de quadrados residual foi igual a 5.000. Com base nessas informações, julgue o próximo item.
A variância amostral da variável dependente é igual a 150.
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| estimativa | erro padrão | p-valor | |
| intercepto | 400 | 40 | < 0,001 |
| coeficiente angular | 1 | 0,2 | < 0,001 |
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta — y — representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora — x — é a área construída do imóvel (em m2).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue o item a seguir.
Caso se faça um ajustamento utilizando-se o método da máxima verossimilhança, a estimativa do coeficiente angular sofrerá alteração e a do intercepto permanecerá a mesma.
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| estimativa | erro padrão | p-valor | |
| intercepto | 400 | 40 | < 0,001 |
| coeficiente angular | 1 | 0,2 | < 0,001 |
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta — y — representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora — x — é a área construída do imóvel (em m2).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue o item a seguir.
O modelo ajustado foi y = x + 400, o que sugere que cada metro quadrado eleva, em média, R$ 1 mil no valor do imóvel.
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