Questões de Estatística da CESPE / CEBRASPE

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Listagem de Questões de Estatística da CESPE / CEBRASPE

#Questão 1081824 - Estatística, Estatística não paramétrica, CESPE / CEBRASPE, 2025, EMBRAPA, Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 


O teste de Kruskal-Wallis permite comparar mais de duas amostras independentes, mas assume que os dados seguem uma distribuição normal.

#Questão 1081825 - Estatística, Análise Multivariada, CESPE / CEBRASPE, 2025, EMBRAPA, Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos

        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.


A análise de clusters é uma técnica multivariada que permite prever a qualidade do ar (boa, moderada ou ruim), com base em variáveis independentes como, por exemplo, os níveis de poluentes e em fatores meteorológicos. 

#Questão 1081826 - Estatística, Análise Multivariada, CESPE / CEBRASPE, 2025, EMBRAPA, Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos

        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.


Na análise das componentes principais, os elementos dos autovetores representam a associação entre as variáveis originais e as componentes, o que ajuda a interpretar quais variáveis contribuem mais para cada componente.

#Questão 1081827 - Estatística, Análise Multivariada, CESPE / CEBRASPE, 2025, EMBRAPA, Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos

        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.


A análise discriminante procura maximizar a separação entre classes que definem a qualidade do ar (boa, moderada ou ruim) e utiliza combinações lineares dos níveis de poluentes e fatores meteorológicos.

#Questão 1081828 - Estatística, Análise Multivariada, CESPE / CEBRASPE, 2025, EMBRAPA, Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos

        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.


Na análise de componentes principais, o percentual da variância total explicada (70%) é dado pela razão entre o número de componentes explicativas (3) pela quantidade de variáveis presentes na base de dados (10). 

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