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A abordagem causal identifica uma ou mais variáveis (independentes), que podem ajudar a prever a demanda futura de um objeto de estudo em questão (variável dependente). Quanto às variáveis em uma relação causal entre a previsão de vendas de veículos e a propaganda nos canais de comunicação, é possível afirmar:
If we want to analyze how education influences people's salaries in a city, what statistical technique can we use?
Muito semelhante ao conceito de correlação, a covariância apresenta-se na estatística como uma medida que verifica a relação entre duas variáveis. No entanto, existem diferenças nessas concepções.
Quais são as características exclusivas da covariância?
O valor encontrado pelo cálculo da covariância não é padronizado e seu sinal positivo indica respostas sobre a direção da relação entre as variáveis.
Os valores da covariância não são padronizados e fornecem respostas sobre a direção da relação entre as variáveis.
O resultado da covariância não varia entre -1 e 1 e seu sinal indica respostas sobre o módulo, direção e sentido entre as variáveis.
O cálculo da covariância resulta em números pertencentes ao conjunto dos números reais e seu sinal negativo fornece respostas sobre a direção da correlação entre as variáveis.
A covariância é limitada de -1 e 1 e o sinal do valor encontrado indica padrões sobre a direção da relação entre as variáveis.
Na busca por determinar parâmetros de qualidade de um processo, foram feitas observações para se tentar relacionar temperatura de um equipamento freezer, em graus Celsius, e o tempo necessário para congelamento de um fluido em minutos. Essas observações foram reunidas na tabela a seguir:
Qual o valor do coeficiente de Pearson que relaciona essas duas variáveis?
A estimação de modelos econométricos de regressão linear múltipla permite a inferência de parâmetros correspondentes às variáveis independentes. Esses parâmetros demonstram a magnitude da influência dessas variáveis na variável dependente y. Os testes de hipóteses são fundamentais nesse aspecto, pois ele permite o teste de significância estatística dos parâmetros.
Considerando essas informações e o que foi estudado sobre os testes de hipóteses: teste t e teste F, assinale a alternativa correta sobre sua principal diferença.
Assinale a alternativa correta sobre o modelo de Stackelberg.
Através do processo de transnacionalização da economia, o Brasil recebe investimentos de outros países, para o desenvolvimento de projetos. O Projeto Cerrados é de concepção japonesa, implementado sob a responsabilidade e risco do governo brasileiro, e tem por objetivo produzir cereais para o mercado mundial. Quando colocado em prática, mudanças significativas ocorrerão nas áreas de implantação, tanto social quanto espacialmente. Dentre elas destacamos:
a extinção dos latifúndios, que terão suas terras divididas para o melhor aproveitamento do solo e consequente aumento da produtividade agrícola.
o aproveitamento total da mão-de-obra local, que terá emprego, durante todo o ano, na produção de cereais, proporcionando uma melhora significativa no nível de vida da população.
o aproveitamento racional dos recursos naturais da região Centro-Oeste, que são hoje explorados sem nenhum controle do governo, o que causará prejuízos incalculáveis para o meio ambiente.
a modernização da produção, alicerçada por grandes empresas agrícolas, o que provocará, nessas áreas, a expulsão de significativos contingentes de população rural.
No que se refere à realização de inferências sobre os parâmetros do modelo usado para representar a população via teste de hipóteses, assinale a opção correta.
O erro do tipo I ocorre quando a hipótese nula é falsa, mas não é rejeitada.
A probabilidade de erro do tipo I é denominada de poder do teste.
Um teste é considerado consistente se a probabilidade de erro do tipo II converge para o nível de significância quando o número de observações tende ao infinito.
O poder do teste aumenta com o nível de significância, ou seja, quando se aumenta o nível de significância, o teste se torna mais poderoso.
Um teste é considerado bilateral se a hipótese nula envolve exatamente dois parâmetros.