Questões de Estatística da Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Deseja-se simular uma variável aleatória contínua X cuja função de distribuição acumulada é dada a seguir.

Pelo método da transformação integral, uma realização x da variável X pode ser obtida a partir de uma realização u retirada de uma distribuição uniforme no intervalo (0,1).

A partir dessas informações, é correto afirmar que a relação entre x e u é dada por

• A.
• B.
• C.
• D.

Texto para as questões de 38 a 40

 

Considere que X ₁ , X ₂ , ..., X n seja uma seqüência de variáveis aleatórias, em que P(X k = 1) = 0,80 e P(X _k = 0) = 0,20, para k = 1, 2, ..., n. Sabe-se, ainda, que P(X _j = 1, X k = 1) = 0,60, para j … k, j e k = 1, 2, ..., n.

Considerando as informações do texto, e tomando j k, para j e k = 1, 2, ..., n, assinale a opção correta.

• A. P(X _j X _k = 1) = 0,64.
• B. P(X _j = 0, X _k = 0) = 0,2.
• C. P(X _j = 1/ X _k = 0) = 1.
• D. P(X _j + X _k = 1) = 0,2.

Texto para as questões de 38 a 40

 

Considere que X ₁ , X ₂ , ..., X n seja uma seqüência de variáveis aleatórias, em que P(X k = 1) = 0,80 e P(X _k = 0) = 0,20, para k = 1, 2, ..., n. Sabe-se, ainda, que P(X _j = 1, X k = 1) = 0,60, para j … k, j e k = 1, 2, ..., n.

Com relação às informações do texto e acerca da média amostral  , assinale a opção correta.

• A.  é um estimador viesado para a probabilidade de sucesso.
• B.  é um estimador consistente.
• C. Se n = 4, então o erro padrão de  é igual a 0,1.
• D. Se n = 3, então a distribuição amostral de  será normal.

O quadro de empregados da EMBRAER tem crescido desde 1996. Somente em 2006 foram mais de 2.300 novos contratados; e de 1996 a 2006 foram gerados mais de 15 mil novos postos. Na figura acima, y representa o número de empregados da empresa e x, o tempo, em anos; a reta representa a tendência linear de crescimento de y em função de x no período de 2002 a 2006. Tendo como referência as informações acima, julgue os itens subseqüentes.

A figura representa um histograma do número de empregados da empresa.

• C. Certo
• E. Errado

Considerando os gráficos das figuras acima, referentes à evolução mensal do volume percentual acumulado de 2001 a 2004 em um certo reservatório, julgue os itens a seguir, a respeito de séries temporais.

A série temporal do volume percentual acumulado de 2001 a 2004 não é estacionária.

• C. Certo
• E. Errado

Considerando os gráficos das figuras acima, referentes à evolução mensal do volume percentual acumulado de 2001 a 2004 em um certo reservatório, julgue os itens a seguir, a respeito de séries temporais.

A presença de ondas no gráfico do volume acumulado e o aspecto da função de autocorrelação parcial sugerem a existência de um padrão sazonal com períodos de 3 ou 4 meses.

• C. Certo
• E. Errado

Dados acerca de 400 indústrias de pequeno porte foram coletados em um levantamento amostral. Essas indústrias foram selecionadas por amostragem aleatória simples de um rol de 5 mil indústrias. Entre os dados coletados, estavam o número de empregados (E) e o faturamento bruto anual (F), em milhares de reais. A pesquisa mostrou, entre outros, os seguintes resultados.

I Na ocasião da pesquisa, foram observados, em média, 50 empregados por indústria e o faturamento bruto anual médio foi de R$ 800 mil/indústria.

II Os desvios-padrão amostrais de E e F foram iguais, respectivamente, a 20 empregados e R$ 100 mil.

III A correlação linear entre E e F foi positiva.

Com relação à situação hipotética descrita acima e com base nas informações apresentadas, julgue os itens a seguir.

Para se estimar o número de empregados e o faturamento bruto anual com 95% de confiança, a margem de erro correspondente deve ser de 5%.

• 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.

É correto inferir-se do texto que as diferentes metodologias SA, FSA e GSA são métodos de otimização global.

• 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.

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