A fim de modelar, em milhares de reais, o valor total de sinistros pagos por apólice de automóvel em um ano, uma seguradora coletou dados de 500 apólices. A variável que ela pretende explicar é o valor total de sinistros. As variáveis explicativas são: idade do veículo (em anos), bônus do segurado (percentual de desconto, variando de 0% a 50%) e potência do motor (em cavalos). Um modelo de regressão linear múltipla é ajustado com as suposições usuais.
Julgue os seguintes itens, relativos à situação precedente.
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1.485 questões
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1.281 questões
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ACAFE
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INSTITUTO AOCP
430 questões
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FIOCRUZ
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MACKENZIE
48 questões
CETRO
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No segmento premium de um banco, um gerente é res-ponsável por atender 5 clientes e oferecer a eles um de-terminado produto financeiro. O número de clientes desse gerente que contratarão o produto segue uma distribuição binomial, cujo valor esperado é 1.
Texto associado
Suponha que, para testar se todas as variáveis explicativas juntas são irrelevantes (isto é, se os coeficientes da idade, do bônus e da potência são simultaneamente iguais a zero), a seguradora tenha utilizado a estatística F . Nesse caso, essa estatística teria comparado a redução da soma dos quadrados dos resíduos entre o modelo completo e o modelo que utiliza apenas a média (modelo nulo), considerando o número de variáveis incluídas.
No desenvolvimento de estratégias de alfabetização de dados ( data literacy ), a distinção entre métricas de adoção e métricas de valor é crucial. Assinale a opção em que são corretamente apresentados o nome e a descrição de uma métrica de impacto e valor de negócio que é focada especificamente nos resultados derivados da competência analítica dos colaboradores.
Caso uma variável aleatória contínua Y cuja função de densidade de probabilidade seja dada pela expressão
em que A é uma constante positiva, então a probabilidade P(Y < 0,5) é igual a
Texto associado
Sabendo que a análise de dados em painel é típica do setor de transportes, julgue os itens subsecutivos, acerca de modelos de efeitos fixos e de efeitos randômicos.
Suponha que, em um estudo, seja preciso definir a demanda por passagens aéreas nos principais municípios brasileiros entre os anos de 2000 e 2025, por meio de um banco de dados em painel. Nesse caso, é adequado utilizar um modelo de efeitos randômicos, que controla características não observadas constantes ao longo do tempo.
Fraudes ocorrem, em média, duas vezes por mês em determinado segmento econômico. Assumindo um modelo de Poisson, a probabilidade de ocorrer pelo menos uma fraude em um mês é
Um auditor observa que P ( X = m ) P ( X = m + 1 ) = c para algum c > 0, m um inteiro não negativo e P(X = m) a probabilidade da variável X P(X=m) assumir o valor m. A variável X segue uma distribuição de Poisson com valor esperado λ. O valor de λ em função de c e m é
Texto associado
Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:
• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.
Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.
A partir da situação hipotética precedente, julgue os próximos itens.
• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.
Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.
A partir da situação hipotética precedente, julgue os próximos itens.
Quanto à normalização estatística, na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade devem ser normalizadas. Já na tabela 22A6-II, não há necessidade de se normalizar as variáveis temperatura e precipitação.
Em um departamento de arrecadação, o número de autos de infração com erros detectados em um dia segue uma distribuição de Poisson com média λ = 1. A probabilidade de que ocorra, no máximo, um erro em determinado dia, onde e corresponde à base dos logaritmos naturais com valor aproximado 2,718, é
Texto associado
Para uma variável aleatória X , de média E ( X ) = μ e variância V a r ( X ) = σ 2 , uma amostra aleatória de tamanho n constituída por um conjunto X 1 , X 2 , ⋯ , X n de n variáveis aleatórias idênticas a X e estatisticamente independentes entre si. Essa amostra aleatória de X tem média amostral definida como sendo a variável aleatória X n ˉ = ( X 1 + X 2 + ⋯ + X n ) ⁄ n . Se um estimador estatístico para um parâmetro θ , associado à distribuição de probabilidade de X , for denotado por θ ^ , então o estimador para μ , da referida amostra aleatória, será μ ^ n = X n .
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir, considerando que os resultados do teorema do limite central são fundamentais para embasar a análise da qualidade dos estimadores estatísticos de um parâmetro.
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir, considerando que os resultados do teorema do limite central são fundamentais para embasar a análise da qualidade dos estimadores estatísticos de um parâmetro.
