Questões de Estatística do ano 2025

Considere o caso mais simples de uma variável independente e de uma variável dependente, em que a forma de relação entre ambas é linear: Y = α + βX + ε. Nesse caso, Xé usado para representar a variável independente e Y é usado para representar a variável dependente. Salienta-se que as letras maiúsculas X e Y representam a designação das variáveis aleatórias, já as minúsculas, valores específicos das variáveis aleatórias. Por sua vez, “ε” é um termo de distúrbio ou erro estocástico com média zero. Considerando essas informações e conhecimentos adicionais sobre análise de regressão linear simples, analise as afirmativas a seguir.

I. O valor da variável dependente Y é considerado como o de uma variável aleatória, que depende de valores fixos (não aleatórios) da variável independente X.
II. Uma relação teórica em linha reta existe entre Y e o valor esperado de X para cada um dos valores possíveis de X. Essa linha de regressão teórica: E (Y ̸X) = α + βX possui uma inclinação α e uma interseção β. Os coeficientes de regressão α e β constituem parâmetros de população, cujos valores são desconhecidos e se deseja estimá-los.
III. Associada a cada valor de X, existe uma distribuição de probabilidade p(y ̸x) dos valores possíveis da variável aleatória Y. Quando X for igual a um valor xi, o valor de Y observado será obtido da distribuição de probabilidade p(y ̸x_i) e não estará necessariamente na linha de regressão teórica.

Quanto às premissas subjacentes ao modelo de regressão linear simples, está correto o que se afirma apenas em

A estatística descritiva é o estudo da coleta, análise, interpretação, apresentação, organização e utilização de dados. O objetivo principal é auxiliar na tomada de decisões a partir de dados, fornecendo métodos para estimar incertezas e avaliar riscos. Tendo por base conhecimentos de estatística descritiva relativos a medidas de dispersão e probabilidades, assinale a afirmativa INCORRETA.

As ferramentas estatísticas são essenciais para o controle da produção, permitindo monitorar e melhorar processos industriais por meio da coleta, análise e interpretação de dados. Técnicas como gráficos de controle, análise de variabilidade e métodos de amostragem ajudam a identificar desvios, prevenir defeitos e garantir a qualidade do produto final, além de contribuir para a redução de custos e aumento da eficiência. Acerca das ferramentas estatísticas, relacione adequadamente as colunas a seguir.

1.Gráfico de controle.
2.Histograma.
3.Diagrama de causa e efeito.
4. Amostragem estatística.
5. Capacidade do processo (Índice Cp).

( ) Ferramenta utilizada para identificar causas potenciais de problemas em um processo.
( ) Método que mede a capacidade de um processo em produzir dentro de limites especificados.
( ) Representação gráfica que ilustra a distribuição de frequências de um conjunto de dados.
( ) Técnica que permite monitorar a estabilidade de um processo ao longo do tempo.
( ) Método para coletar dados representativos de um processo ou lote, reduzindo custos de inspeção.

A sequência está correta em 

Na análise do impacto da temperatura, no tempo de estabilidade de um hemoderivado, foi ajustado um modelo de regressão linear simples. O coeficiente de determinação obtido foi R² = 0,87. É correto afirmar que esse valor representa:

Uma indústria monitora a estabilidade de medicamentos utilizando estudos baseados em regressão linear. Dados de concentrações (% do princípio ativo) de um medicamento armazenado sob certas condições aceleradas foram registrados ao longo do tempo (meses) em três lotes, gerando os valores médios exibidos na tabela a seguir; analise-os.


Tem-se que   Considere o ajuste de um modelo de regressão linear para estimar a degradação do princípio ativo ao longo do tempo usando o método de mínimos quadrados ordinários. Com base nas informações fornecidas, a previsão da concentração média do princípio ativo após 24 meses de armazenamento é, aproximadamente, igual a: