Questões de Estatística do ano 2025

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Listagem de Questões de Estatística do ano 2025

Captura_de tela 2025-03-23 180930.png (420×386)

Tendo como referência a figura precedente, em que diagramas esquemáticos (box-plots) comparam as distribuições das produtividades de três grupos de funcionários de certa empresa, julgue o próximo item. 

A partir da análise gráfica da figura em apreço, observa-se que a produtividade máxima no grupo B é inferior a 100. 

Captura_de tela 2025-03-23 180930.png (420×386)

Tendo como referência a figura precedente, em que diagramas esquemáticos (box-plots) comparam as distribuições das produtividades de três grupos de funcionários de certa empresa, julgue o próximo item. 

Em comparação ao grupo B, a distribuição da produtividade do grupo C apresenta a maior mediana, indicando que pelo menos 50% de seus valores estão acima da mediana da produtividade observada no grupo B.

#Questão 1084906 - Estatística, Análise Multivariada, CESPE / CEBRASPE, 2025, INSA, Tecnologista Pleno 2 - Área de Atuação: Biodiversidade

Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente. 


A PCA pode ser usada para prever novas observações a partir de componentes principais. 

#Questão 1084907 - Estatística, Inferência estatística, CESPE / CEBRASPE, 2025, INSA, Tecnologista Pleno 2 - Área de Atuação: Biodiversidade

Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente. 


Os testes paramétricos são sempre mais adequados que os testes não paramétricos, independentemente da distribuição dos dados e do tamanho da amostra. 

#Questão 1084908 - Estatística, Análise Multivariada, CESPE / CEBRASPE, 2025, INSA, Tecnologista Pleno 2 - Área de Atuação: Biodiversidade

Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente. 


A PCA transforma variáveis correlacionadas em componentes principais não correlacionados, preservando a máxima variabilidade dos dados. 

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