Estatística computacional - Questionário
A) A probabilidade de obter resultados pelo menos tão extremos como os resultados observados, dado que a hipótese nula é verdadeira B) A medida de confiança na hipótese nula C) O nível de significância para aceitar a hipótese nula D) O parâmetro da população que está a ser testado
A) Teste de Wilcoxon de postos assinados B) Teste U de Mann-Whitney C) teste t D) Teste de Kruskal-Wallis
A) Para examinar a relação entre as variáveis B) Para testar diferenças nas médias C) Para resumir dados categóricos D) Para identificar valores anómalos num conjunto de dados
A) A força e a direção de uma relação linear entre duas variáveis B) A tendência central de um conjunto de dados C) A difusão dos dados D) A variabilidade dentro dos grupos
A) Para determinar a probabilidade de ocorrência de um acontecimento B) Para prever pontos de dados futuros C) Para estimar o intervalo dentro do qual o parâmetro populacional é suscetível de cair D) Para comparar dois grupos independentes
A) Amostragem aleatória simples B) Amostragem sistemática C) Amostragem por conglomerados D) Amostragem por conveniência
A) O nível de confiança na hipótese alternativa B) A probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando esta é efetivamente verdadeira C) A medida de correlação entre duas variáveis D) A margem de erro da média da amostra
A) Teste do qui-quadrado B) ANOVA C) Teste T D) Análise de regressão
A) Regressão polinomial. B) Regressão de cumeeira. C) Regressão logística. D) Regressão linear.
A) Teste T. B) Teste do qui-quadrado. C) ANOVA. D) Análise de regressão.
A) Evitar o uso de computadores na análise estatística. B) Concentrar-se exclusivamente em amostras de tamanho reduzido. C) Desenvolver novas teorias matemáticas sem aplicação prática. D) Transformar dados brutos em conhecimento, utilizando métodos que exigem grande poder de processamento computacional.
A) Análise de agrupamento. B) Análise de regressão. C) Análise fatorial. D) Análise de séries cronológicas.
A) Estimativa de densidade de kernel. B) Métodos de Monte Carlo com cadeia de Markov. C) Redes neurais artificiais. D) O método do "jackknife".
A) Método de Monte Carlo B) Estimativa de máxima verossimilhança C) Método Bootstrap D) Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov
A) Normalização. B) Imputação. C) Deteção de outlier. D) Engenharia de recursos.
A) A correlação refere-se a relações lineares, enquanto a causalidade se refere a relações não lineares B) A correlação é utilizada para dados categóricos, enquanto a causalidade é utilizada para dados contínuos C) A correlação mede a força de uma relação, enquanto a causalidade mede a direção D) A correlação indica uma relação entre variáveis, enquanto a causalidade implica que uma variável provoca uma alteração na outra
A) Integração numérica B) Soluções analíticas exatas C) Geração de amostras a partir de uma distribuição de probabilidade D) Otimização
A) Geração de amostras a partir de uma distribuição de probabilidade B) Integração numérica C) Atualização Bayesiana D) Otimização
A) Uma densidade de probabilidade B) Uma função de erro C) Uma amostra aleatória D) Uma função de verossimilhança
A) A hipótese que é testada utilizando um teste unilateral B) A hipótese que o investigador acredita ser verdadeira C) Uma afirmação que prevê um resultado numa experiência D) Uma declaração de que não existe diferença significativa entre populações específicas
A) RAND Corporation B) William Sealy Gosset C) John Tukey D) Carlo Lauro
A) Física computacional. B) Técnicas tradicionais de pintura. C) Composição de música clássica. D) Artes culinárias.
A) Associação Médica Americana. B) Organização Mundial da Saúde. C) Associação Internacional para Computação Estatística. D) Sociedade Internacional de Linguística.
A) Estimativa de densidade de kernel B) Redes neurais artificiais C) Simulação do método de Monte Carlo D) Métodos de Monte Carlo baseados em cadeias de Markov
A) Para comparar duas amostras diferentes B) Para calcular o intervalo de um conjunto de dados C) Afirmar que a distribuição amostral da média da amostra se aproxima de uma distribuição normal à medida que o tamanho da amostra aumenta D) Para determinar a variabilidade dentro dos grupos
A) Estritamente dentro da linguística computacional. B) Exclusivamente na ciência de dados social. C) Em econometria. D) Apenas na ciência de dados.
A) Dispositivo de simulação de Monte Carlo B) ERNIE C) Método "jackknife" de John Tukey D) Tabelas da RAND Corporation |
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