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Qual é a fórmula para calcular o coeficiente de correlação de Spearman entre duas variáveis?

A

ρ = 1 - \frac{6\Sigma d_i^2}{n(n^2 - 1)}

B

ρ = 1 - \frac{3\Sigma d_i^2}{n(n^2 - 1)}

C

ρ = 1 - \frac{9\Sigma d_i^2}{n(n^2 - 1)}

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Pelo método minimax-maximin, o par de estratégias que representa o resultado para esse jogo é:

A
{A_2, B_2}
B
{A_3, B_3}
C
{A_1, B_2}
D
{A_1, B_3}
E
{A_1, B_1}
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O que representa a análise do r Square?

A

Exemplifica a relação: Consumo x Renda.

B

A variação de –1 a +1 e sua interpretação dependerá do valor numérico e do sinal.

C

É toda análise a qual utilizamos duas variáveis quantitativas da amostra, para verificarmos se existe correlação entre elas.

D

É o resultado do coeficiente de correlação de Pearson ao quadrado, ou seja, determina o impacto da variável independente do X no comportamento da variável dependente Y.

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O preço de automóveis usados é influenciado por muitos fatores. Dentro deste grupo, um fator importante que influencia no preço é o uso, medido pela quilometragem rodada. A quilometragem, medida pelo hodômetro, é uma variável independente, enquanto que o preço é a variável dependente. Com base nesta informação, um vendedor analisou um modelo específico de uma marca conhecida e obteve as informações relativas a preço de venda ( Y ) e quilometragem ( X ) de 20 automóveis, durante um mês. Considerando o coeficiente de correlação de Pearson significativo e igual a -0,8, a reta de regressão estimada obtida foi Y_i = 60 - 0,4X_i, com os dados do preço em 1.000 reais e os dados de quilometragem em 1.000 km. A média e a variância amostral da variável X são, respectivamente, 36 (mil quilômetros) e 16 (mil quilômetros ao quadrado). Com base nestas informações e nos conteúdos estudados, a média e a variância da variável Y são iguais a:

A
74,4 e 4,0.
B
70,0 e 5,0.
C
80,0 e 6,0.
D
75,0 e 3,0.
E
72,0 e 4,5.
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Na forma ajustada do modelo de regressão, são, respectivamente, os estimadores de mínimos quadrados ordinários de α e β. Pode-se afirmar que:
A
I e III.
B
I.
C
III.
D
I e II.
E
II e III.
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Marque a alternativa verdadeira.
A
Em jogos, todas as ameaças dos jogadores são merecedoras de crédito.
B
Não há como saber se uma promessa é crível ou não.
C
A análise das recompensas em decisões é útil para avaliar a credibilidade de ameaças ou promessas dos jogadores.
D
A avaliação de uma ameaça ou promessa poder se concretizar usa a teoria das probabilidades.
E
A teoria dos jogos carece de mecanismos para avaliar ameaças e promessas de jogadores.
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Os objetos e os ciclos de vida dos indivíduos estão intimamente relacionados, uma vez que cada indivíduo é educado para seguir determinados padrões que conformam as repetições da vida social e isso se reflete nos corpos. Segundo Franco, Silva e Bernardo (2018), são definições sociais de cada grupo como, quando e quanto fazer uso do corpo, de modo que as marcas, os gestos, as manifestações e a maneira como cada sociedade exibe seus corpos conformam um conjunto de elementos regulados pelos costumes de cada época, o que significa que diferentes sociedades podem estabelecer usos e manifestações distintas dos corpos num mesmo período de tempo, mas também que uma mesma sociedade pode alterar tais padrões ao longo do tempo. Assim, é perceptível que existe uma relação ampla e complexa entre objetos, períodos etários e/ou experiências, de modo que tal temática permeia as Ciências Sociais mas também é relevante à formação em gestão.

Considerando o exposto, analise as afirmacoes a seguir:

I - O vestuário é uma das representações significativas dos ciclos de vida dos indivíduos.

II - Os ciclos de vida dos indivíduos estão diretamente relacionados a ritos e cerimônias.

III - O vestuário branco é universalmente associado à virgindade e ao casamento.

IV - Os ciclos de vida geram experiências distintas para homens e mulheres.

É correto o que se afirma em:

A
I e III, apenas.
B
II e IV, apenas.
C
I, II e III, apenas.
D
I, II e IV, apenas.
E
II, III e IV, apenas.
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Como os valores t são obtidos? (coluna t value)

A

Tomando a raiz quadrado dos valores da coluna Estimate.

B

Dividindo a coluna Estimate pela coluna Pr(>|t|).

C

Dividindo a coluna Estimate pela coluna Std. Error.

D

Elevando ao quadrado os valores da coluna Estimate.

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Analisando as frases a seguir, podemos concluir que:
A
I e III.
B
I, II e IV.
C
I, II e III.
D
I, III e IV.
E
II e III.
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Se um modelo de regressão múltipla for estimado tendo com variável dependente o salário mensal e variáveis independentes como experiência e escolaridade, provavelmente:
A
as variáveis escolaridade e experiência seriam significantes estatisticamente.
B
a variável escolaridade em anos seria significante estatisticamente.
C
as variáveis salário, escolaridade e experiência seriam significantes estatisticamente.
D
a variável experiência seria significante estatisticamente.
E
nenhuma das duas variáveis seria significante estatisticamente.
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