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Questões de concursos para Instituto AOCP

Leia os enunciados, as respostas e os comentários dos professores. Para estudar, usar a revisão espaçada e acompanhar seu progresso, entre na sua conta.

FC784066 · Estatística

Um estatístico observou, por meio do diagrama de dispersão, uma correlação entre as variáveis x e y. Assim, ele decidiu fazer uma análise de regressão, e o resultado fornecido pelo software R está descrito a seguir: Call: lm(formula = y ~ x

Instituto AOCP · 2026

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FC784067 · Estatística

Uma equipe do Corpo de Bombeiros resolveu prever, em seu planejamento, o consumo de determinado suprimento (Y) para a sua atividade por meio de um ajuste de um modelo linear. O consumo Y é diretamente dependente de uma variável X. Para isso

Instituto AOCP · 2024

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FC784068 · Estatística

O responsável pela administração de um órgão público necessita projetar o consumo mensal de certo produto usado rotineiramente nas escolas estaduais de certa região. Dessa forma, tomou uma amostra aleatória composta de n escolas da região e

Instituto AOCP · 2024

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FC784069 · Estatística

Um estatístico necessita relacionar uma variável aleatória dependente Y com duas outras variáveis explicativas X1 e X2. Ele observou n vezes os valores de Y em função de X1 e X2 e ajustou um modelo linear aos dados observados minimizando a

Instituto AOCP · 2024

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FC784070 · Estatística

Considerando um modelo de regressão linear simples, \(Y_i=β_0+β_2x_i+ε_i,\) informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta. ( ) Os estimadores de \(β_0\) e de \(β_1\) tem d

Instituto AOCP · 2024

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FC784071 · Estatística

O Laboratório Técnico Científico de um estado afirma que, na fabricação de um produto tóxico, um insumo muito importante é o AN, que é obtido em um processo químico de conversão de AA em AN. A porcentagem de AA perdida, com AN não absorvido

Instituto AOCP · 2024

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FC784072 · Estatística

em que \(S_{ \hat{ \beta}_i}\) Considere os resultados do ajuste do modelo Yi = \(\beta_1\)X1i + \(\beta_2\)X2i + \(\varepsilon_i\) i = 1, 2, .... , n aos valores da variável dependente (resposta) Y e variáveis explicativas X1 e X2 nas tabe

Instituto AOCP · 2024

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FC784073 · Estatística

No planejamento de orçamento, um Analista de Gestão Governamental necessita projetar uma variável econômica Y em função de duas outras variáveis econômicas independentes \(X_1\) e \(X_2\). Assim, resolve aplicar um modelo de Regressão Linea

Instituto AOCP · 2022

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FC784074 · Estatística

Na fase da verificação da adequação do ajuste de um Modelo de Regressão Linear a um conjunto de dados Testes Estatísticos e Métodos Gráficos, são aplicados aos resíduos. Dentre essas técnicas, destacam-se

Instituto AOCP · 2024

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FC784075 · Estatística

Considere a Série Temporal adiante uma realização de um Processo Estocástico: t 1 2 3 4 Zt 10 15 16 15 É correto afirmar que a estimativa da média, a estimativa da variância fornecida pelo Estimador de Máxima Verossimilhança e a estimativa

Instituto AOCP · 2024

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FC784076 · Estatística

Os seguintes gráficos correspondem a determinada série temporal e foram obtidos em uma análise exploratória antes de ajustar um modelo de previsão: Observando os gráficos, é correto afirmar que

Instituto AOCP · 2024

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FC784077 · Estatística

Considere a seguinte série temporal: t 1 2 3 4 5 Zt 20 21 25 24 28 É correto afirmar que a média, a variância e a autocorrelação de defasagem 2 dessa série temporal, assumindo o estimador de máxima verossimilhança para a variância, são, res

Instituto AOCP · 2024

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FC784078 · Estatística

O planejamento do orçamento de um estado exige a previsão do consumo de um item de escritório. O estatístico responsável por essa previsão ajustou um modelo ARIMA autorregressivo de 2a. ordem à série temporal de 80 registros mensais desse c

Instituto AOCP · 2024

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FC784079 · Estatística

Considere o modelo do processo Autorregressivo de Série Temporal de ordem p, ou seja, AR(p) com o termo constante \(\delta, Z_t = \delta + \phi_1Z_{t-1}+\phi_2Z_{t-2}+...+\phi_pZ_{t-p}+a_t\). O valor da média \(\mu\) do processo em função d

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FC784080 · Estatística

O processo estocástico tipo Série Temporal \(Z_t - 0,5Z_{t-1}=a_t - 0,5Z_{t-2}\) tem polinômio característico \(\Phi(B)=1-0,5B+0,5B^2\) com raízes \(B=\frac{-b \pm \sqrt{b^2-4ac}}{2a}\) \(\Rightarrow\) \(B=\frac{1 \pm \sqrt{1-4.1.2}}{2.1}=\

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FC784081 · Estatística

Um estatístico que necessitava prever a demanda de certo material escolar em uma região do estado, observou a Série Temporal semanal registrada dessa demanda Zt = {21, 20, 23, 20,19, 23, 24, 25}. Então, aplicou a técnica de alisamento das M

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FC784082 · Estatística

Sabe-se que um processo autorregressivo é estacionário quando as raízes do polinômio característico \(\phi\)(B) jazem fora do círculo unitário, ou seja, |B| > 1. A condição para que o processo da estrutura \(AR(1)Z_t = \phi_1Z_{t-1}+a_t\) s

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FC784083 · Estatística

Uma série temporal Zt é dita estacionária quando tem média e variância constantes e a função de autocovariância \(\gamma_k\) depende apenas da defasagem de tempo entre os períodos, ou melhor, de k = t + k – t. Assim, considerando T e o conj

Instituto AOCP · 2024

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FC784084 · Estatística

A forma geral de representar uma classe de séries temporais não estacionárias é o modelo autorregressivo integrado médias móveis de ordem (p, d, q), ou seja, ARIMA(p, d, q), em que p é o grau do polinômio característico da parte autorregres

Instituto AOCP · 2024

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FC784085 · Estatística

Seja uma série temporal \(Z_t\) não estacionária, mas que se torna estacionária após a troca do nível médio ou inclinação por diferenciação. Desse modo, resulta a série estacionária \(\omega_t=\nabla^dZ_t\) com \(d\) sendo o grau de diferen

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FC784086 · Estatística

A análise de componentes principais é uma técnica de redução de dados em que o objetivo principal é a construção de uma combinação linear das principais variáveis que representa a totalidade. Então, nesse tipo de análise, são aplicados os s

Instituto AOCP · 2026

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FC784087 · Estatística

A Análise de Componentes Principais procura explicar a estrutura de variância-covariância da matriz de dados através de combinações lineares não correlacionadas das p variáveis originais. O uso dessa técnica tem como objetivos: redução dos

Instituto AOCP · 2024

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FC784088 · Estatística

Aplicou-se a técnica de Componentes Principais à matriz de correlação amostral de um vetor aleatório de dimensão 3, X ′ =[X1, X2, X3], observado n = 24 vezes. Os resultados são os seguintes: Autovalores da Matriz de Correlação e Percentual

Instituto AOCP · 2024

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FC784089 · Estatística

Na execução das técnicas da Análise de Componentes Principais e Análise Fatorial, há necessidade do cálculo dos autovalores e autovetores da matriz de correlação do vetor aleatório observado. Considere a matriz de correlação do vetor aleató

Instituto AOCP · 2024

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