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Questões de concursos de Estatística

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FC100088 · Estatística

Supondo que os valores 105, 115, 98, 102 e 110 constituam uma amostra aleatória de preços diários, em reais, de determinado título financeiro oferecido por uma instituição financeira, julgue o item a seguir. A estimativa do erro padrão da m

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FC100089 · Estatística

Supondo que os valores 105, 115, 98, 102 e 110 constituam uma amostra aleatória de preços diários, em reais, de determinado título financeiro oferecido por uma instituição financeira, julgue o item a seguir. A mediana dos preços observados

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FC100090 · Estatística

Supondo que os valores 105, 115, 98, 102 e 110 constituam uma amostra aleatória de preços diários, em reais, de determinado título financeiro oferecido por uma instituição financeira, julgue o item a seguir. O primeiro quartil é inferior à

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FC100091 · Estatística

Supondo que os valores 105, 115, 98, 102 e 110 constituam uma amostra aleatória de preços diários, em reais, de determinado título financeiro oferecido por uma instituição financeira, julgue o item a seguir. O intervalo interquartil é igual

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FC100092 · Estatística

As tabelas precedentes mostram as estimativas dos coeficientes e seus respectivos erros padrão proporcionados pelo método de mínimos quadrados ordinários em um modelo de regressão linear com um intercepto e 4 variáveis regressoras (X1, X2,

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FC100093 · Estatística

As tabelas precedentes mostram as estimativas dos coeficientes e seus respectivos erros padrão proporcionados pelo método de mínimos quadrados ordinários em um modelo de regressão linear com um intercepto e 4 variáveis regressoras (X1, X2,

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FC100094 · Estatística

As tabelas precedentes mostram as estimativas dos coeficientes e seus respectivos erros padrão proporcionados pelo método de mínimos quadrados ordinários em um modelo de regressão linear com um intercepto e 4 variáveis regressoras (X1, X2,

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FC100095 · Estatística

As tabelas precedentes mostram as estimativas dos coeficientes e seus respectivos erros padrão proporcionados pelo método de mínimos quadrados ordinários em um modelo de regressão linear com um intercepto e 4 variáveis regressoras (X1, X2,

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FC100096 · Estatística

As tabelas precedentes mostram as estimativas dos coeficientes e seus respectivos erros padrão proporcionados pelo método de mínimos quadrados ordinários em um modelo de regressão linear com um intercepto e 4 variáveis regressoras (X1, X2,

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FC100097 · Estatística

No que se refere a modelagem estatística de dados, julgue o item subsecutivo. O método ARIMA refere-se aos modelos de séries temporais, que fazem a previsão de valores futuros com base na autocorreção e na sazonalidade.

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FC100099 · Estatística

Acerca de análise quantitativa, julgue o item que se segue. Amostras maiores tendem a fornecer estimativas mais precisas dos parâmetros de determinada população.

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FC100100 · Estatística

Acerca de análise quantitativa, julgue o item que se segue. No que se refere à compreensão de conceitos subjetivos, a análise quantitativa é mais adequada que a qualitativa.

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FC100101 · Estatística

Acerca de análise quantitativa, julgue o item que se segue. A utilização de técnicas de análise quantitativa, como análise de séries temporais, pode revelar informações relevantes e tendências futuras acerca de determinado conjunto de dados

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FC100102 · Estatística

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue o item a seguir. Local outlier factor é uma técnica de detecção de outliers que mede a anomalia de um dado com base na densidade local dos seus vizinhos.

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FC100103 · Estatística

Julgue o item subsequente, relativo à visualização de dados. A escolha das cores em um gráfico tem pouca influência na interpretação dos dados.

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FC100104 · Estatística

Julgue o item subsequente, relativo à visualização de dados. Dashboards interativos permitem aos usuários explorar os dados em diferentes níveis de detalhe, facilitando a análise e a tomada de decisões.

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FC100105 · Estatística

Julgue o item subsequente, relativo à visualização de dados. Gráficos de barras são adequados para comparar diferentes categorias de dados.

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FC100106 · Estatística

Julgue o item subsequente, relativo à visualização de dados. Gráfico de pizza é a melhor escolha para a visualização de grandes conjuntos de dados complexos

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FC100107 · Estatística

Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = α+Xi⋅β+εi em que E[εi] = 0 e Var[εi] = σ2 . Para estimadores α′ e β′ , o valor predito para observação com característica Xi é dado por . O resíduo para observação é definido co

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FC100108 · Estatística

Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = α+Xi⋅β+εi em que E[εi] = 0 e Var[εi] = σ2 . Para estimadores α′ e β′ , o valor predito para observação com característica Xi é dado por . O resíduo para observação é definido co

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FC100109 · Estatística

Supondo que a covariância entre duas variáveis Y e W seja igual a 60 e que o desvio padrão de W seja igual a 5, julgue o próximo item. O coeficiente angular da reta de regressão linear simples da variável resposta Y sobre a variável regress

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FC100110 · Estatística

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. Nos modelos de inferência baseada em regressão linear simples, os erros são correlacionados e sua média é superior a zero.

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FC100111 · Estatística

Mediante a aplicação do critério de mínimos quadrados ordinários, um analista deseja ajustar um modelo de regressão linear simples na forma y = a + bx + ε, com variância V, em que y representa a variável dependente, x é a variável regressor

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100112 · Estatística

Mediante a aplicação do critério de mínimos quadrados ordinários, um analista deseja ajustar um modelo de regressão linear simples na forma y = a + bx + ε, com variância V, em que y representa a variável dependente, x é a variável regressor

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