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A probabilidade de se sortear uma amostra que não seja representativa da população é chamada de:

A

Variabilidade

B

Margem de erro

C

Nível de confiança

D

Erro estatístico

E

Índice de precisão

A abordagem do intervalo de confiança utiliza as noções que observamos no final da unidade anterior. Se usarmos novamente o exemplo da lei psicológica fundamental keynesiana – o modelo no qual relacionamos os gastos com consumo e a renda de um indivíduo que conclui que se a renda aumenta, o consumo aumenta em uma proporção menor – temos que a propensão marginal a consumir (PMC) era de 0,5091.
Deste modo, quanto a esta suposição, analise as afirmativas abaixo:
A
I, II, III e IV.
B
I, II e III, apenas.
C
I, III e IV, apenas.
D
II e III, apenas.
E
II, III e IV, apenas.

Assinale a alternativa correta sobre jogos sequenciais.




A

Algum jogador toma uma decisão posterior à de outro, e talvez possa observar as decisões anteriores.

B

Um jogador observa os payoffs dos demais jogadores antes de decidir o que fazer.

C

Os jogadores se revezam ao longo do tempo.

D

Todos os jogadores jogam em todas as etapas do jogo.

E

Nenhum jogador pode observar o que foi feito anteriormente pelos demais.

Com relação a seus aspectos característicos, é correto afirmar que a função kernel é
A
simplesmente simétrica.
B
simétrica, positiva e de área 1.
C
qualquer função de área é 1.
D
simétrica e de área 1.
E
positiva e de área 1.

A estimação baseada em simulação é uma das aplicações econométricas que mais tem crescido nos últimos anos devido à evolução computacional. Nesse contexto, assinale a alternativa:

A
O método Monte Carlo tem como outro procedimento preliminar não fixar os parâmetros em certos valores, ou seja, os parâmetros terão diversos valores.
B
A expressão experimentos de Monte Carlo é devido ao fato de que a simulação envolve a geração de números aleatórios ou resultados aleatórios.
C
Um dos procedimentos preliminares do método de Monte Carlo é não retirar amostras repetidas da distribuição de erro.
D
Outra técnica de simulação que vem sendo trabalhada nos últimos anos é a técnica de Koyck.

Uma rede de lojas com oito filiais apresenta três modelos estimados de vendas em relação ao tamanho da loja ( X). No entanto, a direção das lojas quer a classificação de cada um dos modelos para depois definir qual deles será utilizado. Considerando essas informações e os conteúdos estudados, analise as possíveis classificações dos modelos de acordo com a sequência dos três modelos.

A
I, III e IV
B
II, III e IV

É CORRETO afirmar sobre os parâmetros da regressão linear simples:

A

β: coeficiente angular – inclinação da reta

B

α: intercepto ou coeficiente linear - valor médio (ou valor esperado) da variável resposta Y, quando X = 0

C

σ²: variância do erro

D

Todas as alternativas estão corretas

Analise as asserções a seguir, relacionadas aos modelos de programação matemática. I. Quanto mais simples for um modelo de programação matemática, melhor elaborado e interpretado será. PORQUE II. Modelos simples são mais fáceis de serem implementados e satisfazem uma das principais características de um modelo, que é o princípio da parcimônia. Está correto o que se afirma em:

A
I e II estão corretas e a I é justificativa da II.
B
II está correta.
C
I e II estão corretas, mas a II não é justificativa da I.
D
I e II estão corretas e a II é justificativa da I.
E
I está correta.

Um modelo SARIMA(0,1,0)x(0,0,0)12 foi identificado para uma série temporal. Nos testes de sobrefixação, resultaram significantes os seguintes modelos: Modelo (A): Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) sar1 -0.312383 0.071107 -4.3931 1.117e-05 *** Modelo (B): Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) sma1 -0.291207 0.070288 -4.1431 3.427e-05 *** As saídas do comando summary(fit) para os modelos foram: Modelo (A): sigma^2 estimated as 4.519e-06: log likelihood=837.91 AIC= -1671.83 BIC = -1665.48 Modelo (B): sigma^2 estimated as 4.567e-06: log likelihood=837.06 AIC=-1670.13 BIC=-1663.78 Obs - atente para o fato de que os critérios de informação resultaram negativos. O número de diferenças simples e sazonais necessários foram, respectivamente:

A

2 e 0

B

1 e 1

C

0 e 0

D

0 e 1

E

1 e 0

Consideremos uma população representada por uma variável aleatória normal, com média \mu e variância 400. Deseja-se testar H_0. Com base em uma amostra aleatória simples de tamanho n = 16 com a região crítica RC: \ldots. Indique a alternativa que apresenta a probabilidade do erro tipo I.

A
0,0456
B
0,0500
C
0,1000
D
0,1554
E
0,2000