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Uma análise de componentes principais envolvendo 5 variáveis métricas proporcionou os seguintes resultados para a extração dos fatores componentes.
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
Os autovalores representam as cargas fatoriais das componentes principais.
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Julgue os itens seguintes, considerando que o número diário de petições iniciais com algum tipo de erro processual ( Y) seja descrito por uma regressão de Poisson em função de duas variáveis explicativas, \(X_1\) e \(X_2\) .
Na regressão de Poisson, a deviance é um indicador que permite comparar dois modelos, e a diferença das deviances entre dois modelos aninhados segue, aproximadamente, uma distribuição qui-quadrado.
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Julgue os itens seguintes, considerando que o número diário de petições iniciais com algum tipo de erro processual ( Y) seja descrito por uma regressão de Poisson em função de duas variáveis explicativas, \(X_1\) e \(X_2\) .
Se a variância de \( Y \) for maior que a mé dia de \( Y \), isso significará um problema de subdispersão no modelo de regressão de Poisson.
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Julgue os próximos itens, supondo que \(\mathbf{X} = (X_1 , X_2 )'\) represente um vetor aleatório que se distribui conforme uma normal bivariada tal que \(\text{E}[\mathbf{X}] = \begin{pmatrix} 2 \\ 1 \end{pmatrix}\) e \(\text{Var}[\mathbf{X}] = \begin{pmatrix} 9 & 2 \\ 2 & 4 \end{pmatrix}\).
A respeito da média condicional, é correto afirmar que \( E[X_1|X_2=x]=1,5+0,5x. \)
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O quadro a seguir mostra os resultados de uma análise de regressão linear simples com base em uma amostra aleatória de tamanho n = 10. Os parâmetros desse modelo foram estimados com base no método da máxima verossimilhança sob erros aleatórios normais com média zero e variância V. A média amostral da variável dependente (resposta) é igual a 8.
| estimativa | razão t | p-valor | |
|---|---|---|---|
| intercepto | 2,5 | 3 | 0,008 |
| coeficiente angular | 0,8 | 1 | 0,170 |
A partir dessas informações, julgue os itens que se seguem.
A distribuição amostral da razão \( t \) segue uma distribuição de Student com 10 graus de liberdade.
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O quadro a seguir mostra os resultados de uma análise de regressão linear simples com base em uma amostra aleatória de tamanho n = 10. Os parâmetros desse modelo foram estimados com base no método da máxima verossimilhança sob erros aleatórios normais com média zero e variância V. A média amostral da variável dependente (resposta) é igual a 8.
| estimativa | razão t | p-valor | |
|---|---|---|---|
| intercepto | 2,5 | 3 | 0,008 |
| coeficiente angular | 0,8 | 1 | 0,170 |
A partir dessas informações, julgue os itens que se seguem.
O coeficiente de determinação do modelo em questão é inferior a 12%.
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Considerando o quadro precedente, que mostra parte de uma típica tabela de análise de variância (ANOVA) referente ao ajuste de um modelo de regressão linear que possui um intercepto e cujos coeficientes foram estimados pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue os itens a seguir.
A variância amostral da variável resposta (dependente) do modelo é igual a 14.
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Julgue os próximos itens, referentes a inferência estatística.
São exemplos de testes para a homogeneidade de variâncias o teste C de Cochran e o teste Fmáx. de Hartley.
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Julgue os próximos itens, referentes a inferência estatística.
Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk são exemplos de testes para normalidade univariada.
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Julgue os próximos itens, referentes a inferência estatística.
A região crítica de um teste bilateral é representada por duas caudas de tamanhos iguais, respectivamente nas extremidades esquerda e direita da curva de distribuição, correspondendo cada uma delas ao nível de significância α.
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