Questões de Estatística da IESES

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Listagem de Questões de Estatística da IESES

Um funcionário chegou ao trabalho e verificou que esqueceu a chave de sua sala. Solicitou ajuda a Secretaria e obteve um molho com quatro chaves, referente a cada uma das quatro salas daquele Setor. Considerando que o funcionário separa as chaves a cada tentativa falha, qual é a probabilidade de que na segunda tentativa consiga abrir a porta de sua sala?

Considerando n pares (Xi; Yi) nos problemas de Regressão Linear Simples sabe-se que:

I. O modelo de regressão é dado por Yi = + ßXi +

II. A reta de regressão é dada por y' = a + bx

III. O erro aleatório é estimado pelo resíduo (yi - y'i )

 

Em relação as assertivas acima, pode-se afirmar que

Para ajustar uma curva a um conjunto de dados é usual utilizar o Método dos Mínimos Quadrados (MMQ). Sabe-se que:

I. O MMQ é uma técnica matemática de otimização que busca o melhor ajuste para um conjunto de dados.

II. O MMQ busca minimizar a soma dos erros quadráticos.

 

Considerando as assertivas acima, pode-se afirmar que:

Para investigar a relação entre o tempo diário de ginástica laboral (T) e o nível de stress (S) foram observados 10 colaboradores. Foram obtidos os seguintes resultados:

I. O tempo de ginástica laboral variou no intervalo [2; 20] minutos e o nível de stress de [1; 50] pontos.

II. A reta de regressão ajustada foi s' = 60 – 2t com R2=0,81.

 

Em relação aos resultados acima, pode-se afirmar que:

Séries Temporais são métodos utilizados para fazer a projeção de valores futuros de uma variável a partir, unicamente, de observações do passado e presente dessa variável. Inicialmente, busca-se observar graficamente a presença do componente Tendência para a seleção do método, sabe-se que:

I. Se na série houver a presença de Tendência então podem ser utilizados os modelos de tendência linear, quadrático e exponencial, por exemplo.

II. Caso contrário, pode-se aplicar o método de médias móveis e o ajuste exponencial.

Em relação às assertivas acima, pode-se afirmar que:

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