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