Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, consi...

Question 1

Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, consi...

📅 2025🏢 CESPE / CEBRASPE🎯 TRF - 6ª REGIÃO📚 Estatística e Probabilidade

#Modelos Lineares#Regressão Linear Simples#Máxima Verossimilhança#Inferência Estatística

Esta questão foi aplicada no ano de 2025 pela banca CESPE / CEBRASPE no concurso para TRF - 6ª REGIÃO. A questão aborda conhecimentos da disciplina de Estatística e Probabilidade, especificamente sobre Modelos Lineares, Regressão Linear Simples, Máxima Verossimilhança, Inferência Estatística.

Esta é uma questão de múltipla escolha com 2 alternativas. Teste seus conhecimentos e selecione a resposta correta.

1

457941201289567

Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística

Texto associado

Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2. Para estimadores a' e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de regressão linear simples, obteve-se:

• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e

• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,

em que my é a média amostral de Y.

Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.

Se ε segue uma distribuição normal, o estimador de máxima verossimilhança e o estimador de mínimos quadrados geram as mesmas estimativas para α e β.

A

B

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Questão 457941200063331Estatística e Probabilidade

Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredit...

#Distribuição Exponencial#Distribuições de Probabilidade

Questão 457941200388007Estatística e Probabilidade

Com base nessa situação hipotética, julgue o item seguinte.A estimativa não viesada para a variância do total estimado de denúncias procedentes é igua...

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Questão 457941200643728Estatística e Probabilidade

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. Naive Bayes é um algoritmo de classificação baseado na aprendizagem por reforço, em que...

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Questão 457941200838501Estatística e Probabilidade

A respeito dessa situação hipotética, julgue o item a seguir.A média amostral da variável resposta y foi superior a 30 horas.

#Estatística Descritiva#Medidas de Tendência Central

Questão 457941201176138Estatística e Probabilidade

Supondo que os valores 105, 115, 98, 102 e 110 constituam uma amostra aleatória de preços diários, em reais, de determinado título financeiro oferecid...

#Medidas Separatrizes#Estatística Descritiva#Medidas de Tendência Central

Questão 457941201998959Estatística e Probabilidade

Supondo que os valores 105, 115, 98, 102 e 110 constituam uma amostra aleatória de preços diários, em reais, de determinado título financeiro oferecid...

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Question 2

Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, consi...

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#Modelos Lineares#Regressão Linear Simples#Máxima Verossimilhança#Inferência Estatística

Esta questão foi aplicada no ano de 2025 pela banca CESPE / CEBRASPE no concurso para TRF - 6ª REGIÃO. A questão aborda conhecimentos da disciplina de Estatística e Probabilidade, especificamente sobre Modelos Lineares, Regressão Linear Simples, Máxima Verossimilhança, Inferência Estatística.

Esta é uma questão de múltipla escolha com 2 alternativas. Teste seus conhecimentos e selecione a resposta correta.

1

457941201289567

Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística

Texto associado

Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2. Para estimadores a' e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de regressão linear simples, obteve-se:

• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e

• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,

em que my é a média amostral de Y.

Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.

Se ε segue uma distribuição normal, o estimador de máxima verossimilhança e o estimador de mínimos quadrados geram as mesmas estimativas para α e β.

A

B

Gabarito comentado

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