281 Q1083332
Estatística Calculo de probabilidades Variável aleatória multidimensional
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o próximo item, supondo que X = (X1, X2)′ represente um vetor aleatório que se distribui conforme uma normal bivariada tal que ...

282 Q1083331
Estatística Calculo de probabilidades Variável aleatória multidimensional
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o próximo item, supondo que X = (X1, X2)′ represente um vetor aleatório que se distribui conforme uma normal bivariada tal que ...

283 Q1083330
Estatística Calculo de probabilidades Variável aleatória contínua
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o próximo item, supondo que X = (X1, X2)′ represente um vetor aleatório que se distribui conforme uma normal bivariada tal que ...

284 Q1083329
Estatística Calculo de probabilidades Momentos e Função geratriz de momentos de uma variável aleatória
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o próximo item, supondo que X = (X1, X2)′ represente um vetor aleatório que se distribui conforme uma normal bivariada tal que ...

285 Q1083328
Estatística Estatística descritiva (análise exploratória de dados) Covariância, Correlação
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o próximo item, supondo que X = (X1, X2)′ represente um vetor aleatório que se distribui conforme uma normal bivariada tal que ...

286 Q1083327
Estatística Principais distribuições de probabilidade Distribuição Poisson
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o item seguinte, considerando que o número diário de petições iniciais com algum tipo de erro processual (Y) seja descrito por uma regressão de Poisson em função de duas variáveis explicativas, X1 e X2.


Se a variância de Y for maior que a média de Y, isso significará um problema de subdispersão no modelo de regressão de Poisson.

287 Q1083326
Estatística Principais distribuições de probabilidade Distribuição Poisson
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o item seguinte, considerando que o número diário de petições iniciais com algum tipo de erro processual (Y) seja descrito por uma regressão de Poisson em função de duas variáveis explicativas, X1 e X2.


O modelo de regressão de Poisson segue a forma da expressão log(Y) = β0 + β1X1 + β2X2, em que β0, β1 e β2 são os coeficientes do modelo.

288 Q1083325
Estatística Principais distribuições de probabilidade Distribuição Poisson
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o item seguinte, considerando que o número diário de petições iniciais com algum tipo de erro processual (Y) seja descrito por uma regressão de Poisson em função de duas variáveis explicativas, X1 e X2.


Na regressão de Poisson, a deviance é um indicador que permite comparar dois modelos, e a diferença das deviances entre dois modelos aninhados segue, aproximadamente, uma distribuição qui-quadrado. 

289 Q1083324
Estatística Análise Multivariada Componentes principais
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Uma análise de componentes principais envolvendo 5 variáveis métricas proporcionou os seguintes resultados para a extração dos fatores componentes.
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290 Q1083323
Estatística Análise Multivariada Análise Fatorial
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Uma análise de componentes principais envolvendo 5 variáveis métricas proporcionou os seguintes resultados para a extração dos fatores componentes.
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