Foram encontradas 40 questões.
Seja Z = {Z(t), t ∈ T} um processo estocástico em que cov{Z(t1), Z(t2)} é uma função de t1 – t2. Considere ainda a condição E{Z2(t)} < ∞, ∀t∈T. Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta mais uma condição, sem a qual não se pode definir Z como processo estacionário de segunda ordem.
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Considere duas variáveis aleatórias, X1 e X2, independentes, e ambas normalmente distribuídas com média 2,00 e
variância 8,00. Seja Y = X1X2. Assinale a alternativa correta que apresenta o valor do coeficiente de correlação entre
X1 e Y.
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Levando em consideração a teoria geral de amostragem, uma população se encontra dividida em três estratos, com
tamanhos, respectivamente, N1 = 200, N2 = 250 e N3 = 450. Ao se realizar uma amostragem estratificada proporcional,
12 elementos da amostra foram selecionados do 1º estrato. Assinale a alternativa correta que corresponde ao tamanho
total da amostra.
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Com relação à teoria geral da estimação de parâmetros, assinale a alternativa que corresponde a uma das propriedades
desejáveis para um estimador.
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Considere a situação em que pacientes de um estudo estão divididos em dois grupos e a resposta de interesse é contínua. Um exemplo clássico é um ensaio clínico para verificar se uma determinada droga tem efeito hipotensor. Nessas circunstâncias, o comportamento global em cada grupo é sintetizado pela média aritmética simples dos valores da resposta. Nesses termos, como é comumente conhecida a diferença das médias das respostas nos dois grupos?
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A metodologia Box & Jenkins é aplicada aos processos estocásticos estacionários. Um processo estocástico é dito
estacionário de segunda ordem quando as seguintes condições forem satisfeitas para qualquer instante de tempo t :
E{Z(t)} = E{Z(t+k)} = μ, ∀t∈T; Var{Z(t)} = E{[Z(t) – μ]
2
} = σ2
, ∀t∈T; e Cov{Z(t),Z(t+k)} = E{[Z(t) – μ].[Z(t+k) – μ]}. Nesse
contexto, assinale a alternativa correta.
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No âmbito de uma pesquisa médica, o risco relativo, embora seja uma medida de efeito com muitas qualidades, possui
uma grande limitação. Sobre o risco relativo, é correto afirmar:
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Considere um modelo de regressão linear simples, em que β0 = 5, β1 = 2,5 e ε com distribuição normal com média 0 e
variância 3. Assinale a alternativa que indica a distribuição de Y quando X = 2.
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Considere X um vetor aleatório, composto por p-variáveis, com vetor de médias μ e matriz de covariâncias ∑p×p.
Considere também ap×1 ∈ ℝp um vetor de constantes conhecidas, ou seja, a = (a1 a2 ... ap)T
. Seja Z a variável definida
por Z = a1X1 + a2X2 + ... + apXp. Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta a esperança matemática da
variável Z.
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O teste não paramétrico de Kruskal-Wallis é extremamente útil para decidir se k amostras independentes provêm de
populações diferentes. Em última análise, a técnica consiste na comprovação da hipótese nula de que as k amostras
provenham da mesma população. No entanto, é fundamental estabelecer a natureza estatística da variável de interesse,
ou seja, apurar o nível de mensuração da variável que será investigada. Nesse contexto, assinale a alternativa que
indica o nível de mensuração exigida para o cabimento do referido teste.
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