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479 questões encontradas
Ano: 2017Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Professor de Educação Básica - MatemáticaConcurso: SEDF
Considerando a matriz , julgue o próximo item.A matriz A é inversível.
Ano: 2017Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Professor de Educação Básica - MatemáticaConcurso: SEDF
Considerando a matriz , julgue o próximo item.Se C = [cij], 1 ≤ i,j ≤ 3, tal que C=A2, então c23-c22 >500.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Gestão de Telecomunicações - EstatísticaConcurso: Telebras
estação X Y 1 200 20 2 600 15 3 800 10 4 1.400 5 5 2.000 0A tabela acima mostra os resultados da temperatura, Y, em graus Celsius, obtidos a partir de um estudo realizado por um meteorologista em cinco diferentes estações, situadas em altitudes diferentes, X, em metros. As medições foram feitas no mesmo horário e no mesmo dia, e os dados da tabela satisfazem as relações a seguir. Considerando que o modelo de regressão linear simples Y = a + bX + ε, em que ε represente o erro aleatório, tenha sido ajustado aos dados, julgue o item que se segue. O valor absoluto do terceiro resíduo é 2,2.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Gestão de Telecomunicações - EstatísticaConcurso: Telebras
estação X Y 1 200 20 2 600 15 3 800 10 4 1.400 5 5 2.000 0A tabela acima mostra os resultados da temperatura, Y, em graus Celsius, obtidos a partir de um estudo realizado por um meteorologista em cinco diferentes estações, situadas em altitudes diferentes, X, em metros. As medições foram feitas no mesmo horário e no mesmo dia, e os dados da tabela satisfazem as relações a seguir. Considerando que o modelo de regressão linear simples Y = a + bX + ε, em que ε represente o erro aleatório, tenha sido ajustado aos dados, julgue o item que se segue. Os estimadores de mínimos quadrados para a e b são â = 21 e = -0,011.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Gestão de Telecomunicações - EstatísticaConcurso: Telebras
estação X Y 1 200 20 2 600 15 3 800 10 4 1.400 5 5 2.000 0A tabela acima mostra os resultados da temperatura, Y, em graus Celsius, obtidos a partir de um estudo realizado por um meteorologista em cinco diferentes estações, situadas em altitudes diferentes, X, em metros. As medições foram feitas no mesmo horário e no mesmo dia, e os dados da tabela satisfazem as relações a seguir. Considerando que o modelo de regressão linear simples Y = a + bX + ε, em que ε represente o erro aleatório, tenha sido ajustado aos dados, julgue o item que se segue. As equações a seguir, com n = 5, são as equações normais do modelo. an + b
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Gestão de Telecomunicações - EstatísticaConcurso: Telebras
estação X Y 1 200 20 2 600 15 3 800 10 4 1.400 5 5 2.000 0A tabela acima mostra os resultados da temperatura, Y, em graus Celsius, obtidos a partir de um estudo realizado por um meteorologista em cinco diferentes estações, situadas em altitudes diferentes, X, em metros. As medições foram feitas no mesmo horário e no mesmo dia, e os dados da tabela satisfazem as relações a seguir. Considerando que o modelo de regressão linear simples Y = a + bX + ε, em que ε represente o erro aleatório, tenha sido ajustado aos dados, julgue o item que se segue. Nesse modelo, se ε for uma variável aleatória com valor esperado zero e variância constante, os parâmetros a e b serão denominados, respectivamente, inclinação e intercepto.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Gestão de Telecomunicações - EstatísticaConcurso: Telebras
estação X Y 1 200 20 2 600 15 3 800 10 4 1.400 5 5 2.000 0A tabela acima mostra os resultados da temperatura, Y, em graus Celsius, obtidos a partir de um estudo realizado por um meteorologista em cinco diferentes estações, situadas em altitudes diferentes, X, em metros. As medições foram feitas no mesmo horário e no mesmo dia, e os dados da tabela satisfazem as relações a seguir. Considerando que o modelo de regressão linear simples Y = a + bX + ε, em que ε represente o erro aleatório, tenha sido ajustado aos dados, julgue o item que se segue. Os estimadores de mínimos quadrados para os parâmetros a e b são não viciados.
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Professor B — Ensino Fundamental e Médio — MatemáticaConcurso: SEDU-ES
No que se refere a matrizes, determinantes e sistemas lineares, julgue o item subsequente. Para que o sistema admita uma solução diferente da trivial, é suficiente que a constante m seja não nula.
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Professor B — Ensino Fundamental e Médio — MatemáticaConcurso: SEDU-ES
No que se refere a matrizes, determinantes e sistemas lineares, julgue o item subsequente. A característica da matriz A = é igual a 3.
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Professor B — Ensino Fundamental e Médio — MatemáticaConcurso: SEDU-ES
No que se refere a matrizes, determinantes e sistemas lineares, julgue o item subsequente. Considere as matrizes . Se X é uma matriz tal que AX=B, então det X =
Ano: 2015Banca: CESPE / CEBRASPECargo: EstatísticoConcurso: FUB
Um analista avaliou, por meio de um modelo de regressão linear, se a quantidade de professores doutores formados no exterior — X — influenciava na quantidade de artigos publicados — Y. Para isso, ele selecionou 10 universidades que ofertavam determinado curso no ano de 2014, conforme dados apresentados na tabela a seguir. Com base nessas informações e sabendo que e e considerando que 58,42 seja o valor aproximado de . Julgue o item que se segue.O número de doutores no exterior explicaria mais de 75% da variação em Y.
Ano: 2015Banca: CESPE / CEBRASPECargo: EstatísticoConcurso: FUB
Um analista avaliou, por meio de um modelo de regressão linear, se a quantidade de professores doutores formados no exterior — X — influenciava na quantidade de artigos publicados — Y. Para isso, ele selecionou 10 universidades que ofertavam determinado curso no ano de 2014, conforme dados apresentados na tabela a seguir. Com base nessas informações e sabendo que e e considerando que 58,42 seja o valor aproximado de . Julgue o item que se segue.Caso o modelo seja estimado por mínimos quadrados ordinários, os resíduos terão 8 graus de liberdade.
Ano: 2015Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Auditor Federal de Controle Externo - Conhecimentos GeraisConcurso: TCU
Com o objetivo de modelar a arrecadação anual do ICMS em municípios brasileiros (y), o modelo de regressão linear múltipla foi representado, na forma matricial, como y = Xβ + ε, em que y representa o vetor de respostas, X denota a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Considerando-se que X' representa a transposta da matriz de delineamento, apresenta-se a seguir a matriz inversa do produto matricial X'X produzida no modelo. Com base nessas informações, e sabendo que , julgue o próximo item. A estimativa do vetor de parâmetros produzida pelo método de mínimos quadrados ordinários é .
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - EstatísticaConcurso: ANTT
Julgue o item seguinte, relativo à violação das suposições básicas dos modelos clássicos de regressão. Uma vez detectada a presença de heterocedasticidade, é possível estimar o modelo por mínimos quadrados generalizados (MQG) para corrigir ou minimizar o problema, de tal forma que os estimadores de MQG sejam melhores que os estimadores de MQO.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - EstatísticaConcurso: ANTT
A respeito do método de estimação por MQO, julgue o item que se segue. A estatística R2 é utilizada como critério de seleção para diferentes formas funcionais de estimação de uma variável dependente yt , podendo-se, por exemplo, mediante essa estatística, comparar o desempenho do modelo yt = a + βxt + ut com o desempenho do modelo lnyt = a + βlnxt + ut , em que xt é a variável independente e ut é uma variável aleatória de média igual a zero.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - EstatísticaConcurso: ANTT
A respeito do método de estimação por MQO, julgue o item que se segue. Um elevado valor da estatística R2 em um modelo de regressão linear simples com uma variável independente x e uma variável dependente y implica, necessariamente, causalidade entre y e x.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - EstatísticaConcurso: ANTT
Acerca das propriedades dos estimadores de MQO em regressão linear simples, julgue o item subsequente. Para o coeficiente angular β, o estimador de MQO apresenta uma componente não aleatória, β, e outra componente aleatória, a qual depende da covariância Cov(xt , ut ), tal que em que ut é o resíduo da regressão e Var(xt ) é a variância da variável independente xt do modelo de regressão.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - EstatísticaConcurso: ANTT
Acerca das propriedades dos estimadores de MQO em regressão linear simples, julgue o item subsequente. Se E(u | x) > 0, em que u é o resíduo e x é a variável explicativa de um modelo de regressão linear simples, então as estimativas de MQO serão viesadas.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - EstatísticaConcurso: ANTT
Considerando que o modelo de regressão por mínimos quadrados ordinários (MQO) seja dado por , em que é o valor estimado pelo modelo para a variável dependente yt , xt , é a variável independente e â e são, respectivamente, os estimadores dos coeficientes linear a e angular β de um modelo de regressão linear simples, julgue o item a seguir. Na regressão pela origem , em que â = 0, é um estimador não viesado de β.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - EstatísticaConcurso: ANTT
Considerando que o modelo de regressão por mínimos quadrados ordinários (MQO) seja dado por , em que é o valor estimado pelo modelo para a variável dependente yt , xt , é a variável independente e â e são, respectivamente, os estimadores dos coeficientes linear a e angular β de um modelo de regressão linear simples, julgue o item a seguir. O estimador pode ser escrito da seguinte forma: em que Var(xt ) é a variância de xt e Cov(xt ,yt ) é a covariância de xt e yt .