Simulado FUB | Estatístico | CONCURSO
SIMULADO FUB | ESTATÍSTICO
INSTRUÇÕES DESTE SIMULADO
OBJETIVOS DO SIMULADO
Aprimorar os conhecimentos adquiridos durante os seus estudos, de forma a avaliar a sua aprendizagem, utilizando para isso as metodologias e critérios idênticos aos maiores e melhores concursos públicos do País, através de simulado para concurso, prova de concurso e/ou questões de concurso.
PÚBLICO ALVO DO SIMULADO
Candidatos e Alunos que almejam sua aprovação no concurso FUB para o cargo de Estatístico .
SOBRE AS QUESTÕES DO SIMULADO
Este simulado contém questões de concurso da banca Cespe para o concurso FUB. Estas questões são especificamente para o cargo de Estatístico , contendo Matérias Diversas que foram extraídas de concursos públicos anteriores, portanto este simulado contém os gabaritos oficiais do concurso.
ESTATÍSTICA DO SIMULADO
O simulado FUB | Estatístico contém um total de 20 questões de concursos com um tempo estimado de 60 minutos para sua realização. O assunto abordado é diversificado para que você possa realmente simular como esta seus conhecimento no concurso FUB.
RANKING DO SIMULADO
Realize este simulado até o seu final e ao conclui-lo você verá as questões que errou e acertou, seus possíveis comentários e ainda poderá ver seu DESEMPENHO perante ao dos seus CONCORRENTES. Venha participar deste Ranking e saia na frente de todos. Veja sua nota e sua colocação no RANKING e saiba se esta preparado para conseguir sua aprovação.
Bons Estudos! Simulado para Concurso é aqui!
- #65990
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(1,0) 1 -
Em geral, os intervalos de confiança são obtidos com base em uma quantidade pivotal apropriada que segue uma distribuição normal padrão.
- #65991
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(1,0) 2 -
O tamanho amostral influencia o poder do teste e o nível de significância.
- #65992
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(1,0) 3 -
O teste de razão de verossimilhanças generalizadas (TRVG) é uma alternativa ao teste qui-quadrado de Pearson para a avaliação da independência em tabelas de contingência. Sabendo-se que o TRVG considera uma distribuição multinomial, é correto afirmar que a distribuição assintótica da sua estatística do teste possui número de graus de liberdade diferente do número de graus de liberdade da distribuição do teste de Pearson.
- #65993
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(1,0) 4 -
O poder de um teste de hipóteses tende a diminuir à medida que o nível de significância decresce.
- #65994
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(1,0) 5 -
Considere que o intervalo de confiança [3, 8] seja usado para testar as hipóteses H0: ? = ?0 versus H1: ? > ?0 Nesse cenário, a hipótese nula será rejeitada somente se ?0> 8.
- #65995
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(1,0) 6 -
Se o estimador de mínimos quadrados para os coeficientes de um modelo linear coincidir com o respectivo estimador de máxima verossimilhança, então a distribuição da variável resposta será Normal.
- #65996
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(1,0) 7 -
Não há garantias de que o estimador de máxima verossimilhança seja não viesado.
- #65997
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(1,0) 8 -
O intercepto do modelo de regressão linear simples Yi = ? + ?i + ?i, ?i ~ N( 0; ?2) depende apenas da média de x e y para ser calculado.
- #65998
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(1,0) 9 -
Considere que Y seja uma variável binária e Z seja definida por Z = 1n ( p/1- p) = ? 0 + ?1X em que p = p( Y = 1) e X é uma covariável. Considere ainda que X assuma valores inteiros positivos, que ?0= ?1 = 0,2 e que 2,72 e 7,39 sejam os valores aproximados, respectivamente, de e e e2 Nessa situação, é correto afirmar que a chance de Y = 1 quando X = 10 é superior a 5 vezes a chance correspondente quando X = 0.
- #65999
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(1,0) 10 -
Considerando um gráfico da distância de Cook para cada observação amostral que resultou de um ajuste por regressão linear, as observações influentes são aquelas que apresentam pequenas distâncias de Cook
- #66000
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(1,0) 11 -
Um critério utilizado para se verificar a qualidade de ajuste de um modelo de regressão é o AIC (critério de informação de Akaike), que é dado por AIC = 2(k – l (b; X)), em que k é o número de parâmetros do modelo e l (b; X) é a log-verossimilhança l(?; X) calculada em ? = b. Considerando a classe dos modelos com k = ? parâmetros, então o AIC será mínimo se b for o estimador de máxima verossimilhança para ?.
- #66001
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(1,0) 12 -
Em um modelo de regressão linear simples, o quadrado médio associado ao modelo é menor que a respectiva soma de quadrados. O mesmo ocorre com o quadrado médio dos resíduos em comparação com a soma de quadrado dos resíduos.
- #66002
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(1,0) 13 -
O coeficiente de correlação múltipla R2 pode ser calculado dividindo a soma de quadrados do resíduo pela soma de quadrado total.
- #66003
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(1,0) 14 -
A suposição de homocedasticidade pode ser verificada através de um gráfico de resíduos.
- #66004
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(1,0) 15 -
Na análise de resíduos de um modelo de regressão, o diagrama de dispersão entre os resíduos do modelo ajustado e os valores preditos para a variável resposta permitem avaliar a ocorrência de heterocedasticidade.