Um relatório de monitoramento ambiental apresenta o registro dos seguintes valores coletados por sensores em campo: 2, 4, 4,6, 8, 10, 12. Se o valor extremo 20 for incluído posteriormente como um novo dado de leitura neste conjunto específico, qual será o impacto observado no valor que divide essa série de dados ao meio, em comparação com o resultado obtido antes da inserção dessa nova variável?

Durante a elaboração de um modelo de regressão para avaliação de imóveis urbanos em determinada região do município, foram identificadas amostras com comportamento discrepante em relação ao conjunto principal de dados, influenciando signif icativamente os valores ajustados do modelo estatístico utilizado no laudo avaliatório. Com relação à identificação de pontos influenciantes (outliers) em modelos estatísticos aplicados à avaliação de imóveis urbanos, assinale a alternativa CORRETA.

Em uma análise de gastos mensais com combustível, os valores foram: R$ 1.200, R$ 1.500, R$ 1.200, R$ 1.800 e R$ 2.300. Para entender o quanto o valor mais frequente se afasta do valor médio equilibrado dos gastos realizados pela frota de veículos públicos no período de cinco meses analisado, qual é a diferença entre a média aritmética e a moda desse conjunto de valores?

No âmbito da análise de produtos entregues por consultorias contratadas pela INFRA S.A. para a caracterização de solos ferroviários, o fiscal deve validar a redução de dimensionalidade de dados multivariados. Acerca de métodos estatísticos e suas análises nesse contexto, julgue o item a seguir.

Caso a consultoria apresente PCA em que os dois primeiros componentes explicam 85% da variância total, o fiscal poderá atestar a conformidade técnica com o critério de Kaiser, mesmo que o autovalor do segundo componente seja inferior a 1,0, uma vez que a variância acumulada é o parâmetro soberano nesse método.

No âmbito da análise de produtos entregues por consultorias contratadas pela INFRA S.A. para a caracterização de solos ferroviários, o fiscal deve validar a redução de dimensionalidade de dados multivariados. Acerca de métodos estatísticos e suas análises nesse contexto, julgue o item a seguir.

No âmbito de um teste de hipóteses para monitoramento do impacto de um poluente, o erro do tipo I (a) ocorre quando o pesquisador rejeita a hipótese nula (H₀) de que não há impacto quando, na verdade, o impacto não existe.

Na indústria logística, aumentos lineares de 4% ao ano no custo de mão de obra, definidos por contratos de longo prazo, são processos estocásticos, ou seja, não aleatórios.

O R² ajustado indica que aproximadamente 63,54% da variação em Y é explicada conjuntamente pelas variáveis de produção e consumo, após o ajuste pelo número de regressoras.

A análise do p-valor do teste t associado a cada coeficiente da regressão indica que as variáveis intercepto, produção e consumo são estatisticamente significativas.

Erros do tipo I ocorrem quando a hipótese nula (H₀) é rejeitada, embora seja verdadeira.

Na escolha de uma rota de entrega representada por uma variável dependente binária, a utilização da máxima verossimilhança para a estimação dos parâmetros justifica-se por ela ser um método que descreve adequadamente decisões discretas baseadas em distribuições de probabilidade.