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Questões de concursos de Estatística para CEBRASPE (CESPE)

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

FC100157 · Estatística

A tabela a seguir apresenta o número anual de irregularidades detectadas por auditores conforme o tempo de experiência desses auditores na atividade de auditoria. A última coluna foi obtida utilizando-se a reta ajustada pelo método dos míni

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100158 · Estatística

Considere que uma tendência linear na forma tenha sido obtida com base no método dos mínimos quadrados ordinários. Acerca dessa tendência, sabe-se ainda que o desvio padrão da variável y foi igual a 8; que o desvio padrão da variável x foi

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100159 · Estatística

Considere que uma tendência linear na forma tenha sido obtida com base no método dos mínimos quadrados ordinários. Acerca dessa tendência, sabe-se ainda que o desvio padrão da variável y foi igual a 8; que o desvio padrão da variável x foi

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100160 · Estatística

Acerca de regressão linear e regressão logística, julgue o item seguinte. Considere a tabela subsequente, com duas colunas, X e Y, que mostra dados de leitura de um experimento. Considere ainda, para os valores da tabela, que: A partir dess

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100161 · Estatística

Acerca de planejamento de pesquisa estatística, julgue o item que se seguem. Em um modelo estatístico, o erro total corresponde à soma dos desvios das observações em relação ao modelo.

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100162 · Estatística

A tabela de análise de variância a seguir se refere a um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b+ ∈, na qual ∈∼ N(0,σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base em uma amostra aleatória simples n de pares de observaçõe

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100163 · 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 com

CEBRASPE (CESPE)

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FC100164 · 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 com

CEBRASPE (CESPE)

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FC100165 · 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 com

CEBRASPE (CESPE)

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FC100166 · 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. Se o coeficiente de determinação do modelo de regressão linear simples da variável W sobre a variável Y f

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100167 · 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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FC100168 · Estatística

Um modelo de regressão linear entre uma variável aleatória (dependente) e uma variável não aleatória X (independente) é definido por Y = β0 +β1 X+ε, em que ε, denominado erro aleatório, é uma variável aleatória independente de X com média E

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100169 · Estatística

Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yi = β0 + β1xj + εj, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientesdo modelo; yi representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100170 · Estatística

Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yi = β0 + β1xj + εj, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientesdo modelo; yi representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100171 · Estatística

Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yi = β0 + β1xj + εj, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientesdo modelo; yi representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100172 · Estatística

Considerando um modelo de regressão linear simples na forma = −10 + 3 x N, em que N denote o número de mãos por cacho produzido por um tipo de bananeira e represente a massa do cacho ajustada pelo método de mínimos quadrados ordinários, e s

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100173 · Estatística

Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidad

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100174 · Estatística

Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidad

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100175 · Estatística

Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separ

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100176 · Estatística

Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separ

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100177 · Estatística

A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax+b+ϵ, em que y denota a variável dependente, x é a variável regressora, e a e b representa o erro aleatório, e e são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100178 · Estatística

A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax+b+ϵ, em que y denota a variável dependente, x é a variável regressora, e a e b representa o erro aleatório, e e são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100179 · Estatística

A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax+b+ϵ, em que y denota a variável dependente, x é a variável regressora, e a e b representa o erro aleatório, e e são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100180 · Estatística

Em artigo publicado em 2004 no Journal of Political Economy, E. Miguel, S. Satyanath e E. Sergenti mostraram o efeito que o crescimento econômico pode ter na ocorrência de conflitos civis, com dados de 41 países africanos, no período de 198

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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