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Se p = 5 e se os autovalores da matriz Ω forem λ1 = 2,91, λ2 = 1,72, λ3 = 0,27, λ4 = 0,10 e λ5 < 0,01, então uma análise fatorial feita pelo método dos componentes principais indica que os dois primeiros fatores conjuntamente explicam menos de 90% da variabilidade total.

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Considere que uma matriz Ω, 2 × 2, referente a um vetor aleatório (X, Y)', possua autovalores λ1 = 1,342 e λ2 = 0,462, e os respectivos autovetores associados a esses autovalores sejam v' = (0,7; 0,7) e u' = (-0,7; 0,7). Nesse caso, os fatores correspondentes são, respectivamente, F1 = 1,26X + 1,26Y e F2 = -0,15X + 0,15Y.

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Em uma amostra x1, x2, ..., xn, em que xi ∈ N e n é ímpar, a mediana é um número inteiro.

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Considere que um fórum receba, em média, 2 processos por dia, segundo uma distribuição de Poisson, que e-2 = 0,135 e que = 0,921, em que F(z) é a função de distribuição acumulada da normal padrão no ponto z. Nessa situação, a probabilidade de, em determinado dia, esse fórum receber mais de 4 processos pode ser aproximada pela distribuição normal padrão, e a diferença entre o valor exato e o valor aproximado, em módulo, é inferior a 0,01.

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Considere que uma amostra de tamanho n seja representada por em que x, y e z são as unidades amostrais retiradas de três grupos distintos X, Y e Z, e n = A + B + C. Nessa situação, sabendo-se que a média geral então a média aritmética das médias por grupo será igual à média geral somente se A = B = C .