Questões de Estatística do ano 2025

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Listagem de Questões de Estatística do ano 2025

#Questão 1084909 - Estatística, Análise Multivariada, CESPE / CEBRASPE, 2025, INSA, Tecnologista Pleno 2 - Área de Atuação: Biodiversidade

A respeito de modelos de regressão e testes estatísticos utilizados na análise multivariada, julgue o item que se segue. 


A regressão logística pode ser usada para prever variáveis dependentes contínuas. 

#Questão 1084910 - Estatística, Inferência estatística, CESPE / CEBRASPE, 2025, INSA, Tecnologista Pleno 2 - Área de Atuação: Biodiversidade

A respeito de modelos de regressão e testes estatísticos utilizados na análise multivariada, julgue o item que se segue. 


O valor de p (p-value) indica a probabilidade de a hipótese alternativa ser verdadeira. 

#Questão 1084911 - Estatística, Modelos lineares, CESPE / CEBRASPE, 2025, INSA, Tecnologista Pleno 2 - Área de Atuação: Biodiversidade

Julgue o item a seguir, referente a conceitos e técnicas estatísticas aplicadas à análise multivariada.


A regressão linear múltipla é uma técnica de análise multivariada usada para modelar a relação entre uma variável dependente e múltiplas variáveis independentes.

#Questão 1084913 - Estatística, Modelos lineares, CESPE / CEBRASPE, 2025, INSA, Tecnologista Pleno 2 - Área de Atuação: Biodiversidade

Julgue o item a seguir, referente a conceitos e técnicas estatísticas aplicadas à análise multivariada. 


A MANOVA é preferível à ANOVA univariada quando há mais de uma variável dependente, pois garante que todas as comparações entre grupos sejam significativas individualmente. 

#Questão 1085607 - Estatística, Estatística descritiva (análise exploratória de dados), CESPE / CEBRASPE, 2025, ANM, Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Qualquer Área de Formação (Fiscalização e Distribuição de Receita)

        Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:

• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.

• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.


        Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.


A partir da situação hipotética precedente, julgue o próximo item. 


Para a variável teor_de_ferro, a discretização baseada em intervalos é adequada para classificá-la em categorias como baixo, médio e alto, utilizando faixas predefinidas de percentual de ferro. 

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