Estatística computacional

1. A estatística computacional é um ramo da estatística que se centra nos métodos e técnicas de análise de dados utilizando ferramentas e algoritmos computacionais. Envolve o desenvolvimento e a aplicação de modelos estatísticos, simulações e algoritmos para analisar e interpretar conjuntos de dados complexos. A estatística computacional desempenha um papel crucial em vários domínios, como a aprendizagem automática, a ciência dos dados, a bioinformática e a análise de imagens, fornecendo aos investigadores e analistas as ferramentas necessárias para extrair conhecimentos significativos de conjuntos de dados grandes e complexos. Ao combinar a teoria estatística com técnicas informáticas, a estatística computacional permite aos profissionais analisar dados de forma eficiente e precisa, explorar padrões e tendências e tomar decisões informadas com base na inferência estatística e na modelação preditiva.

O que é um valor p num teste de hipóteses?

A) A medida de confiança na hipótese nula
B) O parâmetro da população que está a ser testado
C) O nível de significância para aceitar a hipótese nula
D) A probabilidade de obter resultados pelo menos tão extremos como os resultados observados, dado que a hipótese nula é verdadeira

2. Qual das seguintes opções é um teste estatístico paramétrico?

A) Teste de Kruskal-Wallis
B) Teste de Wilcoxon de postos assinados
C) teste t
D) Teste U de Mann-Whitney

3. Qual é o objetivo da análise de regressão em estatística?

A) Para resumir dados categóricos
B) Para testar diferenças nas médias
C) Para identificar valores anómalos num conjunto de dados
D) Para examinar a relação entre as variáveis

4. O que é que o coeficiente de correlação mede?

A) A difusão dos dados
B) A tendência central de um conjunto de dados
C) A força e a direção de uma relação linear entre duas variáveis
D) A variabilidade dentro dos grupos

5. Qual é o objetivo de um intervalo de confiança em estatística?

A) Para estimar o intervalo dentro do qual o parâmetro populacional é suscetível de cair
B) Para comparar dois grupos independentes
C) Para prever pontos de dados futuros
D) Para determinar a probabilidade de ocorrência de um acontecimento

6. Que tipo de técnica de amostragem envolve a seleção aleatória de indivíduos de uma população?

A) Amostragem por conveniência
B) Amostragem por conglomerados
C) Amostragem aleatória simples
D) Amostragem sistemática

7. Qual é o objetivo do Teorema do Limite Central em estatística?

A) Para determinar a variabilidade dentro dos grupos
B) Afirmar que a distribuição amostral da média da amostra se aproxima de uma distribuição normal à medida que o tamanho da amostra aumenta
C) Para calcular o intervalo de um conjunto de dados
D) Para comparar duas amostras diferentes

8. Qual é a diferença entre correlação e causalidade?

A) A correlação mede a força de uma relação, enquanto a causalidade mede a direção
B) A correlação refere-se a relações lineares, enquanto a causalidade se refere a relações não lineares
C) A correlação indica uma relação entre variáveis, enquanto a causalidade implica que uma variável provoca uma alteração na outra
D) A correlação é utilizada para dados categóricos, enquanto a causalidade é utilizada para dados contínuos

9. Que técnica estatística é utilizada para prever o valor de uma variável dependente com base numa ou mais variáveis independentes?

A) Análise de regressão.
B) Análise fatorial.
C) Análise de agrupamento.
D) Análise de séries cronológicas.

10. Que técnica de regressão é utilizada quando a variável dependente é binária?

A) Regressão linear.
B) Regressão de cumeeira.
C) Regressão polinomial.
D) Regressão logística.

11. Que teste estatístico é utilizado para determinar se existe uma associação significativa entre duas variáveis categóricas?

A) Teste do qui-quadrado.
B) Teste T.
C) Análise de regressão.
D) ANOVA.

12. Que teste estatístico deve ser utilizado para comparar as médias de mais de dois grupos independentes?

A) Análise de regressão
B) ANOVA
C) Teste T
D) Teste do qui-quadrado

13. Que técnica estatística é utilizada para lidar com valores em falta num conjunto de dados?

A) Deteção de outlier.
B) Imputação.
C) Engenharia de recursos.
D) Normalização.

14. No teste de hipóteses estatísticas, o que é a hipótese nula?

A) A hipótese que o investigador acredita ser verdadeira
B) A hipótese que é testada utilizando um teste unilateral
C) Uma declaração de que não existe diferença significativa entre populações específicas
D) Uma afirmação que prevê um resultado numa experiência

15. Qual é o nível de significância no teste de hipóteses?

A) A probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando esta é efetivamente verdadeira
B) O nível de confiança na hipótese alternativa
C) A margem de erro da média da amostra
D) A medida de correlação entre duas variáveis

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