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Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: PC-DFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Fundamentos de Estatística | Modelos Lineares | Previsões do Modelo
A respeito de inteligência artificial, de tipos de análise de dados e de Big Data, julgue o item que se segue.
A análise descritiva utiliza estatísticas e projeções para recomendar ações estratégicas, auxiliando a tomada de decisões e o alcance de melhores resultados.
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: Prefeitura de Cuiabá - MTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples | Previsões do Modelo
Considere dois conjuntos de dados distintos, denotados por C1 e
C2, ambos do mesmo tamanho, isto é, com a mesma quantidade
de valores. A cada conjunto foi aplicado o mesmo método de
regressão linear. O erro médio quadrático obtido para C1 foi
menor do que para C2. Com base no exposto, analise as
afirmativas a seguir, e assinale V para a afirmativa verdadeira e F
para a falsa.
( ) O erro médio quadrático é uma métrica típica de erro em
problemas de regressão cujo valor varia entre 0 e 1.
( ) Pode-se afirmar que o conjunto de dados C1 está melhor
ajustado ao modelo do que o conjunto de dados C2.
( ) Pode-se afirmar que para melhorar o ajuste do conjunto de
dados C2 é preciso aumentar seu tamanho.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Análise de Séries Temporais | Previsões do Modelo
Considere-se um modelo de séries temporais na forma Xt = 2 + 0,2Xt-1 + at em que t denota um índice temporal, at representa um ruído branco com média zero e variância 4, e as variáveis Xt e Xt-1 são tais que E[Xt] = E [Xt-1] e Var [Xt] = Var [Xt-1].
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Se X10 = 5, o valor projetado para a observação X12,
segundo o modelo em tela, será menor que 2.