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Estatística computacional
Contribuição de: Cunha
  • 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 probabilidade de obter resultados pelo menos tão extremos como os resultados observados, dado que a hipótese nula é verdadeira
B) O parâmetro da população que está a ser testado
C) O nível de significância para aceitar a hipótese nula
D) A medida de confiança na hipótese nula
  • 2. Qual das seguintes opções é um teste estatístico paramétrico?
A) teste t
B) Teste de Kruskal-Wallis
C) Teste U de Mann-Whitney
D) Teste de Wilcoxon de postos assinados
  • 3. Qual é o objetivo da análise de regressão em estatística?
A) Para examinar a relação entre as variáveis
B) Para identificar valores anómalos num conjunto de dados
C) Para testar diferenças nas médias
D) Para resumir dados categóricos
  • 4. O que é que o coeficiente de correlação mede?
A) A tendência central de um conjunto de dados
B) A força e a direção de uma relação linear entre duas variáveis
C) A difusão dos dados
D) A variabilidade dentro dos grupos
  • 5. Qual é o objetivo de um intervalo de confiança em estatística?
A) Para comparar dois grupos independentes
B) Para determinar a probabilidade de ocorrência de um acontecimento
C) Para prever pontos de dados futuros
D) Para estimar o intervalo dentro do qual o parâmetro populacional é suscetível de cair
  • 6. Que tipo de técnica de amostragem envolve a seleção aleatória de indivíduos de uma população?
A) Amostragem por conglomerados
B) Amostragem aleatória simples
C) Amostragem sistemática
D) Amostragem por conveniência
  • 7. Qual é o objetivo do Teorema do Limite Central em estatística?
A) Afirmar que a distribuição amostral da média da amostra se aproxima de uma distribuição normal à medida que o tamanho da amostra aumenta
B) Para determinar a variabilidade dentro dos grupos
C) Para comparar duas amostras diferentes
D) Para calcular o intervalo de um conjunto de dados
  • 8. Qual é a diferença entre correlação e causalidade?
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 indica uma relação entre variáveis, enquanto a causalidade implica que uma variável provoca uma alteração na outra
D) A correlação mede a força de uma relação, enquanto a causalidade mede a direção
  • 9. Que técnica estatística é utilizada para prever o valor de uma variável dependente com base numa ou mais variáveis independentes?
A) Análise de séries cronológicas.
B) Análise fatorial.
C) Análise de regressão.
D) Análise de agrupamento.
  • 10. Que técnica de regressão é utilizada quando a variável dependente é binária?
A) Regressão polinomial.
B) Regressão linear.
C) Regressão de cumeeira.
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) ANOVA.
C) Teste T.
D) Análise de regressão.
  • 12. Que teste estatístico deve ser utilizado para comparar as médias de mais de dois grupos independentes?
A) Análise de regressão
B) Teste T
C) ANOVA
D) Teste do qui-quadrado
  • 13. Que técnica estatística é utilizada para lidar com valores em falta num conjunto de dados?
A) Normalização.
B) Deteção de outlier.
C) Engenharia de recursos.
D) Imputação.
  • 14. No teste de hipóteses estatísticas, o que é a hipótese nula?
A) Uma declaração de que não existe diferença significativa entre populações específicas
B) Uma afirmação que prevê um resultado numa experiência
C) A hipótese que o investigador acredita ser verdadeira
D) A hipótese que é testada utilizando um teste unilateral
  • 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) A medida de correlação entre duas variáveis
C) A margem de erro da média da amostra
D) O nível de confiança na hipótese alternativa
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