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Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Ao se efetuar a operação Z = 1.000 (X – Y), a estimativa da média de Z será superior a R$ 360 milhões e inferior a R$ 380 milhões.

Com relação ao algoritmo EM (expectation-maximization), julgue os itens que se seguem.

Se X e Y forem variáveis aleatórias independentes e se 2 for um parâmetro da distribuição de X, em que X é uma variável não observada, então o algoritmo EM será um método adequado para se obter estimativas de máxima verossimilhança para 2.

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A tabela acima apresenta a distribuição percentual da população brasileira em área rural e urbana, nos períodos de 1940 a 2000. A coluna “êxodo rural” mostra o percentual das pessoas que migraram do campo para a área urbana. Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.

Se o êxodo rural na década 2000-2010 permaneceu igual ao da década anterior, então o percentual da população brasileira residente em área rural em 2010 foi igual 8,77%.

Uma empresa iniciou suas atividades com R$ 30 mil de capital. O custo fixo mensal da empresa é de R$ 5 mil. As vendas de seus produtos ocorrem segundo um processo de Poisson, com taxa igual a R$ 1 mil por mês. A empresa fechará no momento que o seu capital for igual ou inferior a zero. Com base nessa situação, e considerando exp(– 6) = 0,0025, julgue o item seguinte.

A probabilidade de a empresa sobreviver além do sexto mês de funcionamento é inferior a 0,95.

Julgue o item subsequente, a respeito do modelo ARIMA.

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Em 2000, João ingressou no serviço público federal como
médico concursado de um hospital público. Desde 2008, João é o
diretor desse hospital e, em 2010, ele foi aprovado em concurso e
nomeado para o cargo de professor em uma universidade federal.
Em virtude do grande volume de trabalho nos dois cargos, João sai,
habitualmente, da universidade, durante as aulas, para atender
chamados urgentes do hospital. Nos momentos em que se ausenta
da universidade, João comunica a ausência a um colega professor,
que, então, o substitui. A filha de João ocupa cargo de confiança,
como sua assessora, na direção do hospital, o que o deixa à vontade
para se ausentar do hospital com frequência, pois sabe que o deixa
em boas mãos.



Com referência à situação hipotética acima, e considerando as
normas aplicáveis aos servidores públicos federais, julgue os itens
de 61 a 65.

João pode acumular os dois cargos públicos em questão.

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Com base na tabela acima, referente às eleições de 2010, que apresenta a quantidade de candidatos para os cargos de presidente da República, governador de estado, senador, deputado federal e deputado estadual/distrital, bem como a quantidade de candidatos considerados aptos pela justiça eleitoral e o total de eleitos para cada cargo pretendido, julgue os itens a seguir.

A variável “cargo” classifica-se como uma variável qualitativa ordinal.

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A tabela acima apresenta uma distribuição hipotética das quantidades de eleitores que não votaram no segundo turno da eleição para presidente da República bem como os números de municípios em que essas quantidades ocorreram. Com base nessa tabela, julgue os itens segunites, relativos à análise exploratória de dados.

A média e a mediana do número de eleitores que não votaram estão entre 4.000 e 6.000.

Julgue os itens que se seguem, referentes às técnicas de amostragem e de inferência estatística.

Considere um estudo de eventos raros, em que a proporção populacional a ser estimada seja inferior a 5%. Nessa situação, deve-se usar a distribuição geométrica em vez da distribuição binomial.

Julgue os itens que se seguem, referentes às técnicas de amostragem e de inferência estatística.

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Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

O termo regressão linear diz respeito à linearidade das variáveis e dos parâmetros.

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Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Considere que as variáveis X e Y foram categorizadas em intervalos de classes. Nessa situação, não é possível usar o coeficiente de correlação de Pearson para estimar a correlação linear entre X e Y.

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