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A técnica da Análise da Variância foi
desenvolvida por R. A. Fisher e tem como
objetivo e premissas
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A ocorrência de chamadas telefônicas
em determinado ramal de um escritório
administrativo é uma variável aleatória X que
segue a distribuição de Poisson com uma
média de 5 chamadas por período de trabalho
de 4 horas. Então, o modelo da função de
probabilidade correspondente é
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Um estatístico deseja avaliar a capacidade
potencial (capability) de processo, quanto a
certa característica de qualidade (dimensão),
do fornecedor de certa peça de um
equipamento. É conhecido que os limites
de especificação para a fabricação da peça
são LSE = 4,2mm e LIE = 3,8mm e o valor
nominal da dimensão é 4,0mm. O estatístico
obteve uma amostra com n observações da
dimensão que forneceu média amostral de
3,95mm e desvio padrão de 0,04mm. Então,
a capacidade potencial do processo de
fabricação é
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No ajustamento de um modelo ARIMA(0, 0, 1) a uma série temporal com n = 50, foram obtidos os seguintes resultados:

Então, pode-se afirmar que o valor-p p = 0,000000 correspondente ao termo de médias móveis é obtido na distribuição t de Student para o valor
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Seja a série temporal Zt
que foi observada em
uma realização de tamanho n = 5, ou seja, 4, 6,
10, 12, 15. As estimativas da autocorrelação ρ1 e da autocorrelação parcial Φ11 de lag 1
(defasagem) são, respectivamente:
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Um estatístico necessita descrever o tempo
de atendimento de certo procedimento para
fins de planejamento e alocação de pessoal
para melhorar o atendimento. Assim, obteve
uma amostra composta por n = 5 observações
da variável aleatória correspondente a esse
tempo: 5, 6, 4, 3 e 7 minutos. Portanto, é
correto afirmar que o desvio padrão e o
coeficiente de variação dessa amostra são,
respectivamente,
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Um conjunto de pares de medidas de duas
variáveis aleatórias tem o vetor médio
µ’ = [0, 0] e variâncias σ1
2 = 9 e σ2
2
= 4. Seja o
ponto P com coordenadas (X1
, X2
) e supondo
que as variáveis aleatórias X1 e X2
não sejam
correlacionadas, a distância estatística do
ponto P até a origem O do Sistema Cartesiano
de referência é dada por
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Um estatístico ajustou um modelo de
distribuição exponencial à variável aleatória
correspondente ao tempo de falha T (tempo
até falhar em anos) de um produto. O modelo
tem a expressão f(t) = 0,2e-0,2t t > 0. Então, a
probabilidade de o produto falhar dentro da
garantia pretendida de 1 ano é
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Seja o modelo AR (1) que pode ser escrito na
forma Φ(B)Zt
= at
em que Zt corresponde à
série temporal modelada, Φ(B) é o polinômio
característico e at
é o ruído branco aleatório,
é correto afirmar que as condições de
estacionariedade e de inversibilidade do
modelo são, respectivamente:
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- FundamentosAnálise de Tabelas e GráficosGráfico de Colunas ou Barras Justapostas
- Estatística Descritiva
Um estatístico deseja monitorar, por meio
de Carta de Controle (Gráfico de Controle),
o número de ocorrências por dia de trabalho
de falhas na indicação do serviço adequado
por conta dos atendentes. Acompanhou,
então, 25 dias de trabalho registrando o
número de ocorrências diárias e obteve os seguintes números: 1, 2, 1, 1, 3, 0, 1, 0, 0, 1,
2, 3, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1. Então,
tem-se as seguintes estatísticas para a Carta
de Controle:
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