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Em um modelo de regressão logística, o que indica se o modelo se ajusta bem aos dados é a(o)
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Para comparar médias de vários tratamentos em uma população que não siga distribuição normal, o teste adequado é o
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Deseja-se utilizar o teste do sinal em uma amostra para testar se a mediana populacional é igual a 40. Se todos os valores da amostra forem superiores a 40, então o valor de P estará próximo de
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Em uma regressão logística, considere a variável resposta (Y) como óbito de recém-nascidos (1 indica morte, 0 indica não morte) e a variável explicativa (X) sendo peso ao nascer, em quilos. O resultado do cálculo de E(Y) quando X vale 1,0 é 0,7. Esse 0,7 é a probabilidade de o recém-nascido
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Um gráfico de !$ \overline{X} !$ é utilizado para controlar um processo de produção. A variável a ser controlada segue, por hipótese, distribuição normal com média 80 e desvio padrão 10. O tamanho de amostra adotado é !$ n = 25 !$ e os limites de controle estabelecidos são 76,08 e 83,92. Supondo que o processo permanece sob controle, o risco !$ \alpha !$ de alarme falso (indicativo de ausência de controle quando, na verdade, o processo está sob controle) é
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Sejam !$ X_1 !$, !$ _2 !$, !$ X_3 !$ com matriz de covariância
!$ Σ= \begin{bmatrix}1 & -2 & 0 \\ -2 & 5 & 0 \\ 0 & 0 & 2\end{bmatrix} !$.
Os autovalores e autovetores são
!$ λ_1=5,83 !$ !$ e^t_1=[0,383 \, -0,924 \, 0] !$
!$ λ_2=2,00 !$ !$ e^t_2=[0 \, 0 \, 1] !$
!$ λ_3=0,17 !$ !$ e^t_3=[0,924 \, 0,383 \, 0] !$
Considerando a análise de componentes principais, afirma- se que a
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Dentre os critérios que podem auxiliar na escolha do número de fatores do modelo fatorial, analise os seguintes:
I - Raiz latente ou critério de Kaiser
II - Gráfico scree
III - Percentagem da variância
IV - Rotação de fatores
Auxilia(m) na escolha do número de fatores do modelo fatorial o(s) critério(s)
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O gráfico a seguir mostra o consumo de energia elétrica residencial mensal de um estado brasileiro, em kW, no período de janeiro de 1999 a dezembro de 2009.
Analisando o gráfico, conclui-se que a série
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Uma pequena empresa, visando ao controle de gastos, utiliza o modelo ARMA para fazer previsões da quantidade de correspondências que irá remeter no mês seguinte, aplicando
!$ X_t- \mu=0,4 (X_{t-1}- \mu)+a_t !$,
onde !$ \mu=990 !$ e !$ a_t !$ é ruído branco normal com variância !$ σ^2=36 !$. No mês de setembro de 2010, a quantidade de correspondências remetidas foi de 1.010. Um intervalo de confiança de aproximadamente 95% como previsão para outubro de 2010 é
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Em um processo de fabricação de folhas de papel de carta, deseja-se controlar a espessura dos itens produzidos por intermédio de gráficos de !$ \bar{X} !$ e S, supondo que as espessuras sigam distribuição normal. A espessura das folhas, de acordo com as especificações, deve estar entre 0,1 mm e 0,2 mm. Média e desvio padrão estimados do processo são, respectivamente, 0,13 mm e 0,02 mm.
A capacidade real desse processo é
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