Questões de Conhecimentos Específicos (outras áreas) comentadas (página 29)
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A comunalidade da variável Z4 é inferior a 0,7.Resolver e ver o comentário →A variável Z2 possui maior associação com o fator 2 que com o fator 1.Resolver e ver o comentário →O quarto autovalor (λ4) deve ser igual a zero.Resolver e ver o comentário →A ADL permite que se obtenham, no máximo, dois eixos discriminantes para o problema descrito.Resolver e ver o comentário →Na análise de agrupamento hierárquico pelo método de Ward, os grupos são formados com base na maximização da variância intragrupo.Resolver e ver o comentário →A média e o desvio padrão fornecem informações suficientes para uma adequada percepção da eventual assimetria da distribuição dos dados.Resolver e ver o comentário →Mesmo sem acesso aos dados originais, é correto afirmar que, se p1 indicar uma proporção diferente de p, o quantil q(p1) será diferente de q(p).Resolver e ver o comentário →Ainda que o conjunto de dados tenha valores extremos, a média e o desvio padrão são medidas adequadas para representar o conjunto, uma vez que são afetados apenas suavemente por esses extremos.Resolver e ver o comentário →Se p > 0,9 e se < ()ݍ, há assimetria nos dados. ଶResolver e ver o comentário →A função densidade de probabilidade relativa à distribuição normal multivariada é simétrica.Resolver e ver o comentário →A função densidade de probabilidade relativa à distribuição normal multivariada é bimodal.Resolver e ver o comentário →Na distribuição normal multivariada, os contornos da função densidade de probabilidade são elipsoides.Resolver e ver o comentário →A função densidade de probabilidade de um vetor aleatório com dois elementos e que segue uma distribuição normal bivariada terá formato de esfera.Resolver e ver o comentário →O coeficiente de determinação é a razão da variação explicada sobre a variação total, de modo que, quando a dispersão em torno da reta de regressão for pequena em relação à variação total dos valores em torno de sua…Resolver e ver o comentário →Em um teste de hipóteses, o erro do tipo I consiste em rejeitar a hipótese nula quando esta for verdadeira.Resolver e ver o comentário →Em um teste de hipóteses, o erro do tipo II consiste em rejeitar a hipótese alternativa quando esta for falsa.Resolver e ver o comentário →Os resíduos (a diferença entre o valor observado e o valor previsto pelo modelo) devem ser dependentes uns dos outros, com variância constante (ou homoscedasticidade), para que se estimem bons parâmetros do modelo.Resolver e ver o comentário →Mesmo sem se conhecer o formato da distribuição da população, o formato da distribuição de ̅ݔde várias amostras coletadas será aproximadamente normal desde que o tamanho das amostras seja muito grande, isto é, ݊ 20.Resolver e ver o comentário →Amostra é um subconjunto da população.Resolver e ver o comentário →À medida que ݊ → ∞, ܯଷ converge em distribuição para uma distribuição normal.Resolver e ver o comentário →De acordo com a lei fraca dos grandes números, se ܽ ൌ 0, ܯ converge em probabilidade para ሺ݇ 1ሻିଵ à medida que ݊ → ∞.Resolver e ver o comentário →A variância de ܯଵ é igual a 1/12.Resolver e ver o comentário →À medida que ݊ → ∞, se ܽ ൌ െ1/2, ඥܯଶ converge em probabilidade para 1.Resolver e ver o comentário →O índice ܺ é contínuo, assume valores reais, distribui-se simetricamente em torno de zero e possui desvio padrão superior a 1,5.Resolver e ver o comentário →O momento de ordem 9, denotado por Eሾܺଽሿ, é positivo.Resolver e ver o comentário →A mediana de ܺ é igual a 1.Resolver e ver o comentário →O primeiro quartil de ܺ é igual a zero.Resolver e ver o comentário →O teste t-student é mais adequado que a análise da variância na avaliação da significância dos parâmetros farmacológicos obtidos e na determinação do parâmetro e da molécula mais relevante do grupo.Resolver e ver o comentário →Sistemas de processamento em tempo real do tipo hard são mais tolerantes a atrasos que os do tipo soft e, diferentemente destes, permitem respostas fora do prazo especificado.Resolver e ver o comentário →Um sistema de processamento em lote requer interação constante do usuário durante a execução dos jobs para completar as tarefas corretamente.Resolver e ver o comentário →No processamento em tempo real, o escalonamento de tarefas é geralmente baseado em algoritmos de prioridade, como RMS (rate monotonic scheduling) e EDF (earliest deadline first).Resolver e ver o comentário →MapReduce é particularmente eficiente para tarefas de baixa latência e processamento em tempo real, sendo amplamente utilizado para atender a essas necessidades.Resolver e ver o comentário →MapReduce é uma técnica de processamento de dados massivos que divide as operações em duas fases, map e reduce, e utiliza o processamento paralelo para executar cada fase de forma independente em diferentes nós de um…Resolver e ver o comentário →No processamento em lote, os dados são acumulados por um período e processados de uma só vez, geralmente em horários de menor demanda no sistema.Resolver e ver o comentário →Na visualização de um conjunto complexo de dados, o uso de gráficos permite a exibição de plotagens e diagramas, organizados ao longo de dois eixos.Resolver e ver o comentário →A fase 7 do CRISP-DM indica que o processo de construção do armazém de dados correspondente deve ser revisado em função das atualizações dos dados.Resolver e ver o comentário →Na fase de modelagem do CRISP-DM, além da divisão de dados em treinamento, testes e validação, são escolhidos os algoritmos que podem ser testados e utilizados de acordo com o tipo de exploração dos dados desejada.Resolver e ver o comentário →O estimador 2X1 é não viesado e não é consistente.Resolver e ver o comentário →ܺ() ∗ ቀ1 + ଵቁ é o estimador não viesado de variância mínima para .Resolver e ver o comentário →O estimador do método de momentos para é duas vezes a média amostral. Esse estimador é não viesado e não é consistente.Resolver e ver o comentário →X(n) é o estimador de máxima verossimilhança para . Esse estimador é viesado e não é consistente.Resolver e ver o comentário →ܶሺܺଵ, ⋯, ܺሻ = ܺ() não é uma estatística suficiente para .Resolver e ver o comentário →Sob a hipótese nula de = 0,5 contra a hipótese alternativa de ≠ 0,5, ao nível de significância de 5%, a hipótese nula será rejeitada se o intervalo de confiança do analista A não contiver 0,5.Resolver e ver o comentário →Sob a hipótese nula de = 0,5 contra a hipótese alternativa de > 0,5, o correspondente intervalo de confiança unilateral ao nível de confiança de 94,5% é ቂ0; ௌାଶቃ. Resolver e ver o comentário →Se o verdadeiro valor do parâmetro populacional é igual a 0,5, em m amostras aleatórias de tamanho n com ݉ → ∞, a fração de vezes em que o intervalo de confiança do analista B conterá 0,5 será maior ou igual a 0,95.Resolver e ver o comentário →Em m amostras aleatórias de tamanho n com ݉ → ∞, a fração de vezes em que o intervalo de confiança do analista A conterá o verdadeiro valor do parâmetro populacional será maior ou igual a 0,95.Resolver e ver o comentário →Sob a hipótese nula de = 0,5 contra a hipótese alternativa de = 0,7, se a região crítica for S > 7, então, o poder do teste será igual a 0,383.Resolver e ver o comentário →Se a correlação amostral entre os resíduos, ߝᇱ, e Xi é igual a zero, isso indica que o modelo está bem especificado.Resolver e ver o comentário →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.Resolver e ver o comentário →Se ε segue uma distribuição normal, o teste de hipótese da hipótese nula que σ2 = 270 contra a alternativa de σ2 > 270 leva à rejeição da hipótese nula ao nível de significância de 5%.Resolver e ver o comentário →