Questões sobre Definição e Conceito Sobre Estatística

A simulação numérica como otimização de processos é um problema matemático e computacionalmente complexo, pois, em geral, as funções de custo ou objetivo são dependentes de uma grande quantidade de parâmetros, em cujo espaço de busca elas representam hipersuperfícies com um mínimo global e vários mínimos locais. Para esse tipo de problema, os métodos gradientes ou derivativos não são os mais convenientes, visto que fornecem informações apenas de mínimos locais. Nesse caso, é necessária a utilização de métodos de otimização globais, os quais permitem mapear-se a hipersuperfície da função objetivo, visando-se à busca do mínimo global ou absoluto. Hoje, existe uma variedade de métodos com tais características, entre os quais estão os métodos heurísticos e meta-heurísticos, tais como a busca tabu, o algoritmo genético e o simulated annealing (SA).

 O método de otimização SA foi proposto, inicialmente, por Kirkpatrick e colaboradores. Alguns anos depois, o desempenho desse procedimento foi melhorado pelos pesquisadores H. Szu e R. Hartley, cujo método ficou conhecido como fast simulated annealing (FSA). Em 1996, Tsallis, Stariolo e Mundim propuseram a generalização do SA e a aplicaram a diferentes problemas. Esse método ficou conhecido como GSA, do inglês generalized simulated annealing e tem como caso particular os métodos propostos por Kirkpatrick e Szu. No método GSA, diferentes distribuições de probabilidades podem ser obtidas, variando-se o parâmetro q de Tsallis.

 Considerando as informações do texto acima, julgue os itens a seguir.

A diferença básica entre os métodos de otimização de sistemas físicos denominados Monte Carlo e GSA é que, neste, a temperatura varia com o tempo.

• C. Certo
• E. Errado

A simulação numérica como otimização de processos é um problema matemático e computacionalmente complexo, pois, em geral, as funções de custo ou objetivo são dependentes de uma grande quantidade de parâmetros, em cujo espaço de busca elas representam hipersuperfícies com um mínimo global e vários mínimos locais. Para esse tipo de problema, os métodos gradientes ou derivativos não são os mais convenientes, visto que fornecem informações apenas de mínimos locais. Nesse caso, é necessária a utilização de métodos de otimização globais, os quais permitem mapear-se a hipersuperfície da função objetivo, visando-se à busca do mínimo global ou absoluto. Hoje, existe uma variedade de métodos com tais características, entre os quais estão os métodos heurísticos e meta-heurísticos, tais como a busca tabu, o algoritmo genético e o simulated annealing (SA).

 O método de otimização SA foi proposto, inicialmente, por Kirkpatrick e colaboradores. Alguns anos depois, o desempenho desse procedimento foi melhorado pelos pesquisadores H. Szu e R. Hartley, cujo método ficou conhecido como fast simulated annealing (FSA). Em 1996, Tsallis, Stariolo e Mundim propuseram a generalização do SA e a aplicaram a diferentes problemas. Esse método ficou conhecido como GSA, do inglês generalized simulated annealing e tem como caso particular os métodos propostos por Kirkpatrick e Szu. No método GSA, diferentes distribuições de probabilidades podem ser obtidas, variando-se o parâmetro q de Tsallis.

 Considerando as informações do texto acima, julgue os itens a seguir.

Para o caso particular em que o parâmetro q da distribuição de probabilidade usada no método GSA seja igual 1, tem-se que essa distribuição torna-se exatamente a própria distribuição de Cauchy-Lorentz, a qual é utilizada no método FSA.

• C. Certo
• E. Errado

A simulação numérica como otimização de processos é um problema matemático e computacionalmente complexo, pois, em geral, as funções de custo ou objetivo são dependentes de uma grande quantidade de parâmetros, em cujo espaço de busca elas representam hipersuperfícies com um mínimo global e vários mínimos locais. Para esse tipo de problema, os métodos gradientes ou derivativos não são os mais convenientes, visto que fornecem informações apenas de mínimos locais. Nesse caso, é necessária a utilização de métodos de otimização globais, os quais permitem mapear-se a hipersuperfície da função objetivo, visando-se à busca do mínimo global ou absoluto. Hoje, existe uma variedade de métodos com tais características, entre os quais estão os métodos heurísticos e meta-heurísticos, tais como a busca tabu, o algoritmo genético e o simulated annealing (SA).

 O método de otimização SA foi proposto, inicialmente, por Kirkpatrick e colaboradores. Alguns anos depois, o desempenho desse procedimento foi melhorado pelos pesquisadores H. Szu e R. Hartley, cujo método ficou conhecido como fast simulated annealing (FSA). Em 1996, Tsallis, Stariolo e Mundim propuseram a generalização do SA e a aplicaram a diferentes problemas. Esse método ficou conhecido como GSA, do inglês generalized simulated annealing e tem como caso particular os métodos propostos por Kirkpatrick e Szu. No método GSA, diferentes distribuições de probabilidades podem ser obtidas, variando-se o parâmetro q de Tsallis.

 Considerando as informações do texto acima, julgue os itens a seguir.

Considere-se que f (s) seja uma função objetivo. No método SA, começa-se a busca a partir de uma solução inicial qualquer f (s) e o procedimento principal consiste em produzir um loop, ou laço, que gera aleatoriamente, em cada iteração, um vizinho s' da solução corrente s. A cada geração de um novo vizinho s' de s, é testada a variação do valor da função objetivo, isto é, = f (s') – f (s). Aceitar sempre os valores negativos de significa maximizar a função custo.

• C. Certo
• E. Errado

Com base nas informações apresentadas no texto, é correto afirmar que a capabilidade (ou capacidade) do processo é igual a

• A. 1,00.
• B. 1,25.
• C. 3,73.
• D. 6,00.

É correto afirmar:

• A. A análise de correspondência é uma técnica multivariada para se examinar relações geométricas do cruzamento de variáveis não categóricas.
• B. A análise de componentes principais consiste em formar novas variáveis, que são combinações lineares das variáveis originais, e que devem ser correlacionadas entre si.
• C. A análise fatorial é uma técnica multivariada para examinar exclusivamente relações geométricas do cruzamento de variáveis categóricas ordinais.
• D. O escalonamento multidimensional é uma técnica multivariada para examinar relações geométricas entre variáveis contínuas ou categóricas nominais.
• E. As técnicas de conglomerados hierárquicas são utilizadas em análise exploratória de dados com o intuito de identificar possíveis agrupamentos e o valor possível do número de grupos.

Considerando os testes não paramétricos, é INCORRETO afirmar:

• A. Os testes não paramétricos são utilizados quando as variáveis de estudo não possuem distribuição normal.
• B. Para se utilizar os testes não paramétricos, as variáveis de estudo podem ter escala de medida ordinal.
• C. Os testes não paramétricos podem ser chamados também de livre distribuição.
• D. O teste não paramétrico de Mann-Whitney é baseado nos postos dos valores das variáveis de estudo envolvidas.
• E. O teste t é menos poderoso que o teste de Mann-Whitney quando temos populações normais.

A análise das cinco forças de Porter faz parte do(a):

• A.

  Controle Estatístico do Processo.

• B.

  Gerência da Rotina

• C.

  Balanced Score Card.

• D.

  Planejamento Estratégico.

• E.

  Administração por Objetivos.

A Pesquisa Operacional (PO) é uma ciência que objetiva fornecer ferramentas quantitativas ao processo de tomada de decisões. Um dos modelos utilizados na PO é o modelo de programa linear. Assinale a opção incorreta no que diz respeito a esse modelo de otimização.

• A.

  Os problemas de programação linear (PL) tentam otimizar (maximizar ou minimizar) uma função linear das variáveis de decisão, chamada de função-objetivo.

• B.

  As variáveis de decisão compõem tanto a função-objetivo como as restrições e são, em geral, designadas por letras como x, y, z, etc. ou por uma letra indexada como x1, x2, etc

• C.

  A Programação Linear é uma programação matemática utilizada na determinação de valores possíveis para variáveis de decisão.

• D.

  Na Programação Linear, assume-se que a função-objetivo é linear e que as restrições são expressas através de equações ou inequações não lineares.

• E.

  Dentre os métodos utilizados para resolver os problemas de programação linear, pode-se citar a solução gráfica e o método Simplex.

A partir das informações apresentadas, julgue os itens a seguir, acerca da análise de correlação e de regressão.

O método Stepwise é uma ferramenta para a seleção das variáveis explicativas.

• C. Certo
• E. Errado

No esquema acima, cada tonalidade representa um bloco diferente de um experimento com uma espécie vegetal em campo. Considerando esse esquema, julgue os itens a seguir.

Considerando-se que a parcela mede 8 m × 4 m e tem uma bordadura de cada lado de 0,5 m, conclui-se que a área útil da parcela é de 21 m2.

• C. Certo
• E. Errado