Questões de Estatística - Estatística descritiva (análise exploratória de dados) para Concurso
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A respeito dessa situação, julgue o item subsequente.
O processo em tela segue um modelo ARMA(1, 1), e a série temporal {Xt: t ∈ Z} é estacionária.
Tendo essas informações como referência, julgue o próximo item, considerando que o coeficiente de determinação (R²) do modelo em questão seja igual a 90%.
A estimativa da variância σ² é menor que 1.
Tendo essas informações como referência, julgue o próximo item, considerando que o coeficiente de determinação (R²) do modelo em questão seja igual a 90%.
Se Ŷk representa o modelo ajustado pelo método da máxima verossimilhança para a k-ésima observação, e se Var(Ŷk) denota a sua variância, é correto afirmar que Var(Ŷk) = o², para cada k ∈ {1, ..., 100}.
A quantidade diária de emails indesejados recebidos por um atendente é uma variável aleatória X que segue distribuição de Poisson com média e variância desconhecidas. Para estimá-las, retirou-se dessa distribuição uma amostra aleatória simples de tamanho quatro, cujos valores observados foram 10, 4, 2 e 4.
Com relação a essa situação hipotética, julgue o seguinte item.
A estimativa de máxima verossimilhança para a variância de X, que corresponde à variância amostral, é maior ou igual a 9.
Diversos processos buscam reparação financeira por danos morais. A tabela seguinte mostra os valores, em reais, buscados em 10 processos — numerados de 1 a 10 — de reparação por danos morais, selecionados aleatoriamente em um tribunal.
A partir dessas informações e sabendo que os dados seguem uma distribuição normal, julgue o item subsequente.
Se µ = estimativa pontual para a média dos valores buscados
como reparação por danos morais no referido tribunal, então
3.000 < µ < 3.300.