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Estatística computacional - Questionário
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) O nível de significância para aceitar a hipótese nula
B) A medida de confiança na hipótese nula
C) O parâmetro da população que está a ser testado
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 t
C) Teste de Wilcoxon de postos assinados
D) Teste U de Mann-Whitney
  • 3. Qual é o objetivo da análise de regressão em estatística?
A) Para resumir dados categóricos
B) Para examinar a relação entre as variáveis
C) Para testar diferenças nas médias
D) Para identificar valores anómalos num conjunto de dados
  • 4. O que é que o coeficiente de correlação mede?
A) A variabilidade dentro dos grupos
B) A difusão dos dados
C) A tendência central de um conjunto de dados
D) A força e a direção de uma relação linear entre duas variáveis
  • 5. Qual é o objetivo de um intervalo de confiança em estatística?
A) Para determinar a probabilidade de ocorrência de um acontecimento
B) Para comparar dois grupos independentes
C) Para estimar o intervalo dentro do qual o parâmetro populacional é suscetível de cair
D) Para prever pontos de dados futuros
  • 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 nível de significância no teste de hipóteses?
A) O nível de confiança na hipótese alternativa
B) A medida de correlação entre duas variáveis
C) A probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando esta é efetivamente verdadeira
D) A margem de erro da média da amostra
  • 8. 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
  • 9. Que técnica de regressão é utilizada quando a variável dependente é binária?
A) Regressão de cumeeira.
B) Regressão logística.
C) Regressão polinomial.
D) Regressão linear.
  • 10. Que teste estatístico é utilizado para determinar se existe uma associação significativa entre duas variáveis categóricas?
A) Teste T.
B) Teste do qui-quadrado.
C) Análise de regressão.
D) ANOVA.
  • 11. Que técnica estatística é utilizada para lidar com valores em falta num conjunto de dados?
A) Deteção de outlier.
B) Engenharia de recursos.
C) Normalização.
D) Imputação.
  • 12. 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
  • 13. Que técnica estatística é utilizada para prever o valor de uma variável dependente com base numa ou mais variáveis independentes?
A) Análise fatorial.
B) Análise de regressão.
C) Análise de agrupamento.
D) Análise de séries cronológicas.
  • 14. Qual é o objetivo do Teorema do Limite Central em estatística?
A) Para determinar a variabilidade dentro dos grupos
B) Para comparar duas amostras diferentes
C) Para calcular o intervalo de um conjunto de dados
D) Afirmar que a distribuição amostral da média da amostra se aproxima de uma distribuição normal à medida que o tamanho da amostra aumenta
  • 15. No teste de hipóteses estatísticas, o que é a hipótese nula?
A) Uma declaração de que não existe diferença significativa entre populações específicas
B) A hipótese que o investigador acredita ser verdadeira
C) Uma afirmação que prevê um resultado numa experiência
D) A hipótese que é testada utilizando um teste unilateral
  • 16. Quem propôs uma distinção entre 'computação estatística' e 'estatística computacional'?
A) RAND Corporation
B) John Tukey
C) Carlo Lauro
D) William Sealy Gosset
  • 17. Qual é um dos principais objetivos da estatística computacional?
A) Desenvolver novas teorias matemáticas sem aplicação prática.
B) Concentrar-se exclusivamente em amostras de tamanho reduzido.
C) Evitar o uso de computadores na análise estatística.
D) Transformar dados brutos em conhecimento, utilizando métodos que exigem grande poder de processamento computacional.
  • 18. Qual método William Sealy Gosset utilizou que levou à descoberta da distribuição t de Student?
A) Redes neurais artificiais
B) Métodos de Monte Carlo baseados em cadeias de Markov
C) Estimativa de densidade de kernel
D) Simulação do método de Monte Carlo
  • 19. Qual é um dos dispositivos conhecidos que geram números aleatórios para determinar os ganhadores da loteria?
A) Método "jackknife" de John Tukey
B) Dispositivo de simulação de Monte Carlo
C) ERNIE
D) Tabelas da RAND Corporation
  • 20. Qual método John Tukey desenvolveu em 1958?
A) Métodos de Monte Carlo com cadeia de Markov.
B) Estimativa de densidade de kernel.
C) Redes neurais artificiais.
D) O método do "jackknife".
  • 21. Em qual das seguintes classes de problemas os métodos de Monte Carlo não são normalmente utilizados?
A) Atualização Bayesiana
B) Geração de amostras a partir de uma distribuição de probabilidade
C) Integração numérica
D) Otimização
  • 22. O que é maximizado na estimação de máxima verossimilhança para ajustar os dados observados a um modelo estatístico?
A) Uma densidade de probabilidade
B) Uma amostra aleatória
C) Uma função de erro
D) Uma função de verossimilhança
  • 23. Qual método se baseia na maximização de uma função de verossimilhança?
A) Método de Monte Carlo
B) Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov
C) Estimativa de máxima verossimilhança
D) Método Bootstrap
  • 24. Qual das seguintes opções NÃO é uma aplicação típica dos métodos de Monte Carlo?
A) Otimização
B) Geração de amostras a partir de uma distribuição de probabilidade
C) Soluções analíticas exatas
D) Integração numérica
  • 25. Em qual área a estatística computacional pode ser aplicada?
A) Exclusivamente na ciência de dados social.
B) Apenas na ciência de dados.
C) Estritamente dentro da linguística computacional.
D) Em econometria.
  • 26. Qual associação é dedicada à computação estatística?
A) Associação Médica Americana.
B) Associação Internacional para Computação Estatística.
C) Sociedade Internacional de Linguística.
D) Organização Mundial da Saúde.
  • 27. Qual é uma área de aplicação comum para a estatística computacional?
A) Técnicas tradicionais de pintura.
B) Física computacional.
C) Composição de música clássica.
D) Artes culinárias.
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