Questões de Estatística da CESPE / CEBRASPE

    Um analista de certa instituição financeira observou que a probabilidade de determinado tipo de cliente atrasar um pagamento é P(A) = 0,2. Caso um cliente esteja com pagamento atrasado, a probabilidade de ele se tornar inadimplente é representada por P(B | A) = 0,4. Por outro lado, considera-se que P(B | A^C) = 0, em que A^C representa o evento complementar de A, de modo que P(A^C) = 0,8.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item. 

P(B) ≥ 0,10. 

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. 

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. 

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. 

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.