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Julgue os itens subsequentes, relativos a planejamento fatorial.

Considerando-se três tratamentos, A, B e C, em um planejamento fatorial fracionário

conclui-se que o tratamento A está confundido com a interação entre os tratamentos B e C.

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Acerca de planejamento do tipo quadrado latino, julgue o próximo item.

A variável resposta é avaliada em todas as combinações possíveis de tratamentos.

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Em um banco de dados, foram armazenadas informações relativas a diversas pesquisas realizadas por pesquisadores de institutos renomados. Entre as variáveis constantes desse banco destacam-se: nome, gênero e titulação do pesquisador; valor financiado da pesquisa; instituto ao qual o pesquisador pertence; número de componentes da equipe; e número de artigos publicados pelo pesquisador.
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
A forma mais adequada para definir o número de agrupamentos identificados pelo dendrograma é a distância de Mahalanobis.

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Em um banco de dados, foram armazenadas informações relativas a diversas pesquisas realizadas por pesquisadores de institutos renomados. Entre as variáveis constantes desse banco destacam-se: nome, gênero e titulação do pesquisador; valor financiado da pesquisa; instituto ao qual o pesquisador pertence; número de componentes da equipe; e número de artigos publicados pelo pesquisador.
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Considerando-se que esse banco de dados possui 10 mil pesquisas registradas e que o nível de confiança seja 95%, e o erro máximo, 5%, é correto afirmar que uma amostra de tamanho 385 seria suficiente para se verificar, em outro banco de dados, se a pesquisa possui patente registrada.

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Dois analistas retiraram amostras de um banco de dados sobre valores de imóveis (em m²) de determinada cidade. As estatísticas descritivas das duas amostras retiradas são: n₁ = 150, X = 1.400, s₁ = 300 e n₂ = 100, x₂ = 1.200, s₂ = 250.
Considerando a situação hipotética acima, julgue os itens seguintes.
As amostras, em virtude de terem sido retiradas do mesmo banco de dados, são pareadas.

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0 0 3 3 3 4 1 2 2 1 1 2 3 3 4 1 2 2 0 4

Considerando os dados acima, que representam a quantidade de doutores presentes em pesquisas que geraram patentes industriais, julgue os próximos itens.
O gráfico adequado, para esse tipo de dado, é o do tipo haste.

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0 0 3 3 3 4 1 2 2 1 1 2 3 3 4 1 2 2 0 4

Considerando os dados acima, que representam a quantidade de doutores presentes em pesquisas que geraram patentes industriais, julgue os próximos itens.
No total, foram analisadas 20 pesquisas.

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0 0 3 3 3 4 1 2 2 1 1 2 3 3 4 1 2 2 0 4

Considerando os dados acima, que representam a quantidade de doutores presentes em pesquisas que geraram patentes industriais, julgue os próximos itens.
O nível de mensuração da variável é qualitativo ordinal.

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0 0 3 3 3 4 1 2 2 1 1 2 3 3 4 1 2 2 0 4

Considerando os dados acima, que representam a quantidade de doutores presentes em pesquisas que geraram patentes industriais, julgue os próximos itens.
Mais de 25% das pesquisas apresentam 3 ou mais doutores como seus componentes.

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Com relação à análise de séries temporais, julgue os itens que se seguem.

A diferença entre um modelo ARIMA e um modelo SARIMA é a sazonalidade presente nos dados.

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Com relação à análise de séries temporais, julgue os itens que se seguem.

A função de autocorrelação e a função de autocorrelação parcial permitem avaliar a qualidade do ajuste e decidir sobre a ordem do modelo a ser empregado.

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Com relação aos modelos de regressão linear, julgue os itens a seguir.

Considere um modelo de regressão linear simples, tal que o tamanho amostral seja n = 10 e Σ x_i = 20 e Σ (x_i - x ) ² = 60 em que x_i seja o valor da covariável x na observação i, i =1, 2, ..., n, e x seja a média amostral de x. Nesse caso, sabendo que X'Y =

,em que X' representa a matriz transposta dos valores observados da covariável x e Y, a matriz dos valores observados da variável dependente. Assim, os coeficientes do modelo de regressão são dados por b =

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Em uma regressão múltipla, o gráfico do coeficiente de determinação ajustado

, em oposição ao número de parâmetros no modelo ( p ), permite selecionar modelos de regressão que, para um número escolhido de parâmetros, apresentam a maior soma de quadrados do resíduo.

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Em relação à análise de variância para avaliar a qualidade de ajuste de modelos de regressão, julgue os próximos itens.

Considere que, em um modelo de regressão de Y, explicado por X₁, se obtenha uma soma de quadrados totais (SQT) igual a 419,875 e uma soma de quadrados da regressão (SQReg) igual a 231,125. Assumindo que, no modelo de Y, explicado por X₁ e X₂, se obtenha uma soma de quadrados do resíduo (SQR) igual a 17,625, então é correto afirmar que a soma de quadrado extra, devido ao acréscimo de X₂, é igual a 171,125.