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A respeito dos deveres e vedações de um estatístico, nos termos do Código de Ética Profissional do Estatístico, julgue o item que se segue.
O estatístico não deve receber, pelo mesmo serviço prestado, honorários senão de uma só parte, ressalvado o caso de haver assentimento em contrário expresso dos interessados.
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1 > x <- c(2,1,3,5,6)
2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)
Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.
O comando x + 1 e o comando c(x,1) produzem o mesmo resultado.
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- AmostragemDefinições de Amostragem
- AmostragemTipos de AmostragemAmostragem aleatória simples
- RegressãoRegressão Linear Simples
1 > x <- c(2,1,3,5,6)
2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)
Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.
O comando p <- x * y produzirá a variável p, que é a matriz produto resultante da multiplicação do vetor-linha x pela matriz y.
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- AmostragemDefinições de Amostragem
- Estatística DescritivaMedidas de DispersãoCovariância e Correlação
1 > x <- c(2,1,3,5,6)
2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)
Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.
O comando x == 1:5 produzirá uma lista de valores, dos quais apenas um é TRUE.
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1 > x <- c(2,1,3,5,6)
2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)
Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.
O comando t(y) produz o traço da matriz y, ou seja, a soma dos elementos da diagonal principal da matriz y.
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Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
Sendo \( \overline{X} \)A a média amostral do estrato A, e \( \overline{X} \)B a média amostral do estrato B, a média amostral de toda a amostra estratificada é dada por 0,6 \( \overline{x} \)A+ 0,4 \( \overline{x} \)B.
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Julgue o item a seguir, em relação às técnicas de amostragem.
Na amostragem por conglomerados, espera-se que os conglomerados repliquem, o máximo possível, a heterogeneidade da população.
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Julgue o item a seguir, em relação às técnicas de amostragem.
Uma amostra aleatória é representativa se for formada por elementos da população que se apresentem voluntariamente para fazer parte do experimento.
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- Estatística DescritivaMedidas de DispersãoVariância
- Estatística InferencialTeste de Hipóteses
- Regressão
Julgue o item a seguir, em relação às técnicas de amostragem.
A amostragem sistemática envolve a partição da população em grupos internamente homogêneos de igual tamanho, para evitar viés na estimativa dos parâmetros populacionais.
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- Estatística DescritivaMedidas de DispersãoVariância
- Estatística InferencialTeste de Hipóteses
- Regressão
Um modelo de regressão linear é definido por \( Y_i \sim \) Normal\( (\mu =X^T_i \cdot \beta, σ^2) \), em que \( X_i \) é um vetor \( 10 \times 1 \) de características, cuja primeira entrada é 1, T é o operador transposto, \( \beta \) é um vetor \( 10 \times 1 \) de parâmetros, e \( σ^2 \) é um parâmetro escalar. Nesse modelo:
- \( X_{i2} \) a \( X_{i5} \) codificam uma variável aleatória qualitativa ;
- \( X_{i2}=1 \) indica que Q assumiu a categoria A;
- \( X_{i2}=0 \) indica que Q não assumiu a categoria A;
- \( X_{i3}, X_{i4} \) e \( X_{i5} \) foram codificados de forma semelhante para outras categorias de Q.
A partir das informações precedentes, julgue o item a seguir, considerando que uma amostra de tamanho n foi retirada da referida população, e assumindo que SQR1 representa a soma dos quadrados dos resíduos para o modelo sem \( X_{i2} \), \( X_{i3} \), \( X_{i4} \) e \( X_{i5} \) e que SQR2 representa a soma dos quadrados dos resíduos para o modelo completo (incluindo \( X_{i1} \) a \( X_{i10} \))
Q tem 4 categorias.
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