A respeito do problema de otimização, julgue os próximos itens. O método simplex enumera todas as soluções básicas e procura a solução ótima por meio de derivadas primeiras.
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A respeito do problema de otimização, julgue os próximos itens. O método simplex enumera todas as soluções básicas e procura a solução ótima por meio de derivadas primeiras.
Com relação a representações gráficas, julgue os itens de 3 a 7. Um histograma é um gráfico que representa a dispersão tanto de variáveis discretas quanto de contínuas.
Os procedimentos estatísticos paramétricos incluem a estimação de uma densidade por meio de suavização do histograma.
A respeito de estimadores, julgue os itens a seguir. Todo estimador viciado pode ser consistente.
Considerando um modelo de regressão linear com intercepto e três variáveis regressoras cujos respectivos coeficientes são e , julgue os itens subsequentes. Para se testar a hipótese nula , o teste F é feito comparando-se a soma de quadrados dos resíduos do modelo completo com a soma de quadrados dos resíduos do modelo restrito à hipótese .
Considerando que W seja um estimador pontual de um parâmetro de uma distribuição D, julgue os itens a seguir. Considerando-se que D seja uma distribuição qualquer de valores não negativos, se W for obtido por máxima verossimilhança e se E(W) = , então E(logW) = log, em que E corresponde ao valor esperado.
Com relação às medidas de dispersão, considerando que representa a média aritmética de um conjunto de dados , julgue os itens que se seguem. A expressão abaixo é uma medida correta de dispersão, para qualquer valor de k > 0.
A respeito das medidas de assimetria e curtose, julgue os próximos itens. Entre as distribuições A e B a seguir, aquela que melhor representa uma distribuição com assimetria negativa e curtose positiva é a distribuição A.
Considere o seguinte conjunto de dados composto por cinco elementos: {82,93; 94,54; 98,40; 115,41; 123,07}. Com base nesses dados, julgue os itens subsequentes acerca das medidas de tendência central. A média do conjunto de dados em questão é 102,87 e a mediana é 98,40. Se o valor 123,07 for alterado para 200, a média irá aumentar, mas a mediana continuará sendo 98,40.
Se , então a série z é estacionária.
Acerca da teoria de probabilidades, julgue os itens subsecutivos. Se X = I(A) é uma função indicadora da ocorrência do evento A, então E(X) = P(A), em que E(X) é o valor esperado de X e P(A), a probabilidade de ocorrência do evento A.
Acerca dos conceitos d3e estatística e dos parâmetros estatísticos, julgue os itens seguintes A estatística descritiva permite testar hipóteses a respeito da população de interesse.
A respeito de estimadores, julgue os itens a seguir. Qualquer estimador obtido pelo método dos momentos é uma função de estatística suficiente.
A respeito do problema de otimização, julgue os próximos itens. Dualidade é um nome que se dá à característica de uma função objetivo que possui tanto ótimo global como ótimos locais.
A respeito de estimadores, julgue os itens a seguir. A média amostral obtida com base em uma amostra aleatória simples é um estimador inconsistente da média populacional.
Considere o seguinte conjunto de dados composto por cinco elementos: {82,93; 94,54; 98,40; 115,41; 123,07}.
Com base nesses dados, julgue os itens subsequentes acerca das medidas de tendência central. Considerando-se um conjunto de n dados, se não se dispõe de todos esses dados, mas apenas dos valores da média, do mínimo e do máximo dos dados, a expressão a seguir constitui um bom estimador para a mediana desse conjunto
Considerando que W seja um estimador pontual de um parâmetro de uma distribuição D, julgue os itens a seguir. Se W for obtido por máxima verossimilhança, então logW é o estimador de máxima verossimilhança de log
Com relação às medidas de dispersão, considerando que representa a média aritmética de um conjunto de dados , julgue os itens que se seguem.
A série pode ser escrita como um processo de médias móveis de ordem infinita:
Acerca da teoria de probabilidades, julgue os itens subsecutivos. Se 80% de uma população pertence ao grupo A e 60%, ao grupo B, e sabendo que a interseção entre os grupos A e B não é vazia, então a probabilidade da interseção de A e B é maior ou igual a 0,4.
Julgue os seguintes itens, acerca do coeficiente de determinação de uma análise de regressão linear feita com base em estimação
por mínimos quadrados ordinários. Se um segundo preditor for adicionado ao modelo em que são os coeficientes do modelo, o valor do erro padrão dos resíduos pode aumentar ou diminuir, mas o valor de não pode diminuir.
Considerando um modelo de regressão linear com intercepto e três variáveis regressoras cujos respectivos coeficientes são e , julgue os itens subsequentes. É correta a utilização de um teste t com base na estimativa da soma para se testar
A respeito dessa situação hipotética, julgue o item que se segue. A heteroscedasticidade é um problema que surge quando o valor esperado dos erros não é zero.
Supondo que Z seja uma distribuição normal padrão, considere as seguintes transformações de variáveis aleatórias: W = 1
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue o item subsequente.
Como regra geral, a presença de autocorrelação dos erros é um problema que não pode ser corrigido, de modo que a modelagem por regressão deve ser abandonada quando detectado esse problema.
A quantidade de clientes atendidos em cada minuto pelos empregados 1 e 2 em um balcão de atendimentos é expressa por T = Y1 + Y2, em que Y1 = quantidade de clientes atendidos (por minuto) pelo empregado 1, e Y2 = quantidade de clientes atendidos (por minuto) pelo empregado 2. Considerando que, nessa situação hipotética, Y1 e Y2 sejam variáveis aleatórias independentes, seguindo uma mesma distribuição Y, cuja função de probabilidade é P(Y = y) = 0,1 × 0,9 y , para y = 0, 1, 2, ..., julgue o seguinte item. A variância de Y é inferior a 87
Considerando que seja uma variável resposta ajustada por um modelo de regressão em função de uma variável explicativa X, que x1,...,xn representem as réplicas de X e que sejam as estimativas dos parâmetros do modelo, julgue o item a seguir. Em um modelo linear a hipótese de homoscedastiscidade significa que a variância dos erros deve ser constante, e o valor esperado dos erros deve ser zero.
Com referência a essas informações, julgue o item a seguir, considerando que, para a distribuição normal padrão Z, P(Z > 1,28) = 0,10; P(Z > 1,645) = 0,05; e P(Z > 1,96) = 0,025. Em um teste unilateral à direita, cujo objetivo seja testar se metade dos processos levam, em média, mais de 5 anos para serem julgados, o valor crítico de processos aguardando julgamento por mais de 5 anos, na amostra de 30 processos, seria superior a 20 processos, considerando 10% de significância.
Para um estudo sobre a gestão de riscos jurídicos em determinado tribunal, um analista efetuará simulações de Monte Carlo com base em realizações de variáveis aleatórias contínuas Y (exponencial, com média m), U (uniforme no intervalo [0,1]) e Q (qui-quadrado, com k graus de liberdade). Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item. Realizações G de uma distribuição gama com média 2m podem ser obtidas com base na transformação G = Y - m × ln(U).
Caso fossem aplicados o teste exato de Fisher e o teste qui-quadrado convencional, as conclusões seriam diferentes devido ao fato de o teste exato de Fisher ser exato e o teste qui-quadrado ser aproximado.