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FCC - 2009 - TRT - 4ª Região (RS) - Analista Judiciário - Estatística
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Concurso:
TRT - 4ª Região (RS)
Disciplina:
Estatística
Uma população possui 15 elementos e tem variância φ2. Desta população retira-se uma amostra aleatória sem reposição de n elementos. Sabendo-se que a média amostral X desses n elementos tem variância igual a φ2/28, o valor de n é dado por
Concurso:
TRT - 4ª Região (RS)
Disciplina:
Estatística
Sejam f(k), k = 1,2,3,... e g(k), k = 1,2.3,... as funções de autocorrelação (fac) e autocorrelação parcial (facp), respectivamente, de um modelo ARMA(p,q).
Considere as seguintes afirmações:
I. Para um ARMA(1,0), f(k) só difere de zero para k = 1 e g(k) decai exponencialmente.
II. Para um ARMA(1,1), f(k) só difere de zero para k = 1 e g(k) decai exponencialmente.
III. Para um ARMA(0,2), f(k) só difere de zero para k = 1 e k = 2 e g(k) é dominada por misturas de exponenciais ou senoides amortecidas.
IV. Para um ARMA(2,0), f(k) é dominada por misturas de exponenciais ou senoides amortecidas e g(k) = 0, somente para k = 1 e para k > 1 decai exponencialmente.
Está correto o que se afirma SOMENTE em
Considere as seguintes afirmações:
I. Para um ARMA(1,0), f(k) só difere de zero para k = 1 e g(k) decai exponencialmente.
II. Para um ARMA(1,1), f(k) só difere de zero para k = 1 e g(k) decai exponencialmente.
III. Para um ARMA(0,2), f(k) só difere de zero para k = 1 e k = 2 e g(k) é dominada por misturas de exponenciais ou senoides amortecidas.
IV. Para um ARMA(2,0), f(k) é dominada por misturas de exponenciais ou senoides amortecidas e g(k) = 0, somente para k = 1 e para k > 1 decai exponencialmente.
Está correto o que se afirma SOMENTE em
Concurso:
TRT - 4ª Região (RS)
Disciplina:
Estatística
Considere o modelo autorregressivo de ordem dois AR(2) dado por:
Onde at é o ruído branco de média zero e variância σ2a . Se Zt é estacionário, então o valor da função de autocorrelação no lag 1 é
Concurso:
TRT - 4ª Região (RS)
Disciplina:
Estatística
Considere as seguintes afirmações relativas às técnicas de Análise Multivariada:
I. Na análise de componentes principais a obtenção das componentes principais envolve a decomposição da matriz de covariâncias do vetor aleatório de interesse.
II. Na análise discriminante não é necessário que os grupos nos quais cada elemento amostral pode ser classificado sejam conhecidos à priori.
III. O escalonamento dimensional gera uma medida de ajuste denominada Stress que quanto mais próxima de 1 estiver melhor será o ajuste.
IV. Na análise de agrupamentos, para que se possa proceder ao agrupamento de elementos, é necessário se decidir à priori a medida de similaridade ou dissimilaridade que será usada.
Dentre essas afirmações citadas são verdadeiras SOMENTE
I. Na análise de componentes principais a obtenção das componentes principais envolve a decomposição da matriz de covariâncias do vetor aleatório de interesse.
II. Na análise discriminante não é necessário que os grupos nos quais cada elemento amostral pode ser classificado sejam conhecidos à priori.
III. O escalonamento dimensional gera uma medida de ajuste denominada Stress que quanto mais próxima de 1 estiver melhor será o ajuste.
IV. Na análise de agrupamentos, para que se possa proceder ao agrupamento de elementos, é necessário se decidir à priori a medida de similaridade ou dissimilaridade que será usada.
Dentre essas afirmações citadas são verdadeiras SOMENTE
Concurso:
TRT - 4ª Região (RS)
Disciplina:
Estatística
Seja 
um vetor de variáveis aleatórias com vetor de médias 
e matriz de covariâncias 
Seja Y1 a primeira componente principal da matriz Σ . A proporção da variância total de X que é explicada por Y é
