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Questões de concursos de Estatística

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FC372051 · Estatística

Considere um modelo de fila com dois atendentes e uma posição de espera operando em condições de estados estáveis. Suponha que se um cliente chega e encontra os dois atendentes ocupados e a posição de espera desocupada, então o cliente agua

FCC · 2022

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FC372052 · Estatística

Em uma repartição pública, o sistema de atendimento ao público é composto por somente um atendente e considera-se que tanto as chegadas na fila quanto o atendimento das pessoas são marcovianos (modelo M/M/1) e com uma população de tamanho i

FCC · 2018

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FC372053 · Estatística

Um sistema consiste no atendimento da fila de indivíduos em um guichê com único atendente. Supõe-se que tanto as chegadas na fila quanto o atendimento dos indivíduos são marcovianos (Modelo M/M/1) e a população de tamanho infinito. Conforme

FCC · 2018

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FC372054 · Estatística

Um processo de Wiener ��t (movimento browniano padrão) satisfaz as seguintes propriedades: − W0 = 0 com probabilidade 1. − Para t > 0, Wt tem distribuição normal com média 0 e variância ��. − Para s, t > 0, Wt+s − Ws tem a mesma distribuiçã

FCC · 2022

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FC372055 · Estatística

Pedro e João estão competindo em uma corrida. Seja Xt a quantidade de tempo (em segundos) em que Pedro estaria à frente de João quando 100t% da corrida estiver concluída, 0 \(\le\) t \(\le\) 1. Assuma que (Xt)0 \(\le\) t \(\le\) 1 é modelad

FCC · 2022

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FC372056 · Estatística

Considere as variáveis aleatórias \(X_1\) e \(X_2\) com matriz de covariância \(\sum=\begin{pmatrix}5 & 2 \\2 & 2 \end{pmatrix}\). Em uma análise de componentes principais, as proporções de explicação dos componentes \(Y_1\) e \(Y_2\) são d

FCC · 2022

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FC372057 · Estatística

Em uma análise de componentes principais, suponha que as variáveis aleatórias X1, X2, X3 têm matriz de covariância \(Σ=\begin{bmatrix}1&-2&0\\-2&5&0\\0&0&2 \end{bmatrix}\) Sejam Y1, Y2, Y3 os componentes principais. A soma das variâncias de

FCC · 2022

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FC372058 · Estatística

Em uma análise fatorial envolvendo três variáveis, foi encontrada a seguinte matriz de carga fatorial com dois componentes: \(L=\begin{pmatrix} 0,8&0,4\\0,3&0,9\\0,9&0,6 \end{pmatrix}\) A soma das comunalidades das três variáveis é dada por

FCC · 2023

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FC372059 · Estatística

Em uma análise de discriminante de dois grupos foi obtido o conjunto de dados referentes a uma grandeza específica Grupo A Grupo B X1 X2 X1 X2 3 7 6 9 2 4 5 7 4 7 4 8 Com \(S_c^{-1}=\begin{bmatrix} 2&-1\\-1&1 \end{bmatrix}\) onde Sc é a mat

FCC · 2022

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FC372060 · Estatística

Quanto à análise multivariada,

FCC · 2022

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FC372061 · Estatística

O dendrograma é um recurso gráfico utilizado na análise multivariada. Esse recurso é frequentemente utilizado na Análise

FCC · 2018

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FC372062 · Estatística

Considere que foram compilados os seguintes dados: x \(I^{aa}_x\) \(I^{ii}_x\) \(q^{i}_x\) 35 970.000 8.000 0,25 36 969.000 9.000 0,24 A probabilidade de um indivíduo ativo com 35 anos de idade se invalidar no próximo ano é

FCC · 2021

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FC372063 · Estatística

O método congruente linear para a geração de números pseudoaleatórios pode ser expresso como Xn = (axn−1 + b)mod m Deseja-se gerar uma sequência de números pseudoaleatórios entre 0 e 1. Se X0 = 21, a = 17, b = 47 e m = 100, a soma dos três

FCC · 2023

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FC372064 · Estatística

Seja uma variável aleatória X com fdp dada por: \(f(x)=\) \(\begin{cases} 1/ 4,& 0< x< 1 \\x -3 / 4,& 1\le x\le 2\end{cases}\) Considere a variável aleatória uniforme U no intervalo (0,1) e o método da transformação inversa para simulação d

FCC · 2023

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FC372065 · Estatística

Seja U uma variável aleatória com distribuição uniforme no intervalo [0,1]. Para alguma função de distribuição acumulada F a variável aleatória X = F−1(U) tem distribuição F. Esse é o método da transformação inversa para gerar valores aleat

FCC · 2022

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FC372066 · Estatística

Seja X uma variável aleatória com distribuição beta com função densidade \(f_x(x)= \begin{cases}3x^2 \quad \,se\, 0< x<1 \\ 0 \, \text{caso contrário} \end{cases}\) Considere a distribuição Y ~ U (0,1) , onde U (0,1) é uma distribuição unif

FCC · 2022

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FC372067 · Estatística

Considere a distribuição Beta\((1, \beta)\) com função densidade de probabilidade \(f(x)=\beta(1-x)^{\beta-1}\), \(x \, ∈ [0,1]\). Usando o método da transformação inversa para gerar números aleatórios X de Beta\((1,\beta)\) e considerando

FCC · 2022

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FC372068 · Estatística

São métodos de simulação estática:

FCC · 2022

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FC372069 · Estatística

Considere a expressão vinculada ao Método Congruente Linear para a geração de números pseudoaleatórios xn = axn-1 mod m Se x0 = 5, a = 3 e m = 120, então a soma dos três primeiros números pseudoaleatórios x1 + x2 + x3 é

FCC · 2022

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FC372070 · Estatística

Deseja-se utilizar o método da transformação inversa para simular valores aleatórios da distribuição valor extremo, com função de densidade acumulada \(F(x)=1-e^{-exp\Bigl(\frac{x-μ}{σ}\Bigl)}\) \(-\,∞<∞,σ>0.\) Considere a variável aleatóri

FCC · 2022

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FC372071 · Estatística

Pode-se demonstrar que se X for uma variável aleatória contínua com função densidade de probabilidade f(x) e função de densidade acumulada F(x), então a variável aleatória U = F(x) tem distribuição uniforme no intervalo [0,1]. Considere uma

FCC · 2018

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FC372072 · Estatística

Considere o código na linguagem de programação R a seguir: Y<-c(12,3,11,1,13,20,2,25,26,15) #linha 1 X1<-c(18,16,25,12,20,35,17,25,39,20) #linha 2 X2<-c(2,3,2,3,3,2,1.5,5,1,2.5) #linha 3 dados<-data.frame(cbind(Y,X1,X2)) #linha 4 modelo<-lm

FCC · 2023

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FC372073 · Estatística

Considere as linhas de comando da linguagem R a seguir: install.packages(c("readxl","tidyverse","expm","matlib")) #linha 1 lapply(c("readxl","tidyverse","expm","matlib"),require,character.only = TRUE) #linha 2 DADOS <- data.frame(read_excel

FCC · 2022

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FC372074 · Estatística

Quanto aos métodos de simulação é correto afirmar que

FCC · 2022

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