Questões de Concurso Sobre estatística
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Um modelo de Regressão Múltipla tem a sua equação estimada como 
, sendo E(ui /x2i , x3i) = 0. Sobre este modelo pode-se afirmar que:
A vida útil, em milhares de horas, de um eletrodoméstico pode ser representada por uma variável aleatória contínua X, com a seguinte função densidade de probabilidade:
ƒx(X) = 0,para X < 25
ƒx(X) = k / k2 , para X ≥ 25
Marque o item abaixo que apresenta, respectivamente, o valor de k e a probabilidade que uma lâmpada
funcione pelo menos 75.000 horas, dado que já funcionou 50.000 horas.
Considerando que X1, X2,..., Xn forem variáveis aleatórias independentes, com funções geradoras de momento
respectivamente definidas por 
. Se Y = X1 + X2 + ... + Xn, então a função geradora
de momento de Y será dada por:
Visando analisar o tempo da vida útil das lâmpadas produzidas por dois fabricantes distintos (A e B), conforme oito amostras aleatórias coletadas para as lâmpadas de cada fabricante, apresentadas na Tabela 1, marque abaixo a opção incorreta quanto ao teste para verificação da possível diferença significativa entre as populações de A e B.
Considerando a distribuição conjunta de probabilidades entre X e Y apresentada na Figura 1, responda à questão.
Considerando a distribuição conjunta de probabilidades entre X e Y apresentada na Figura 1, responda à questão.
Um estatístico pretende verificar a relação entre o nível de renda da população (em R$ milhões) de algumas
cidades do Estado do Amazonas, com base no número de habitantes destas cidades (em milhares). Nesta
verificação, será utilizado o modelo de regressão linear simples: ŷi = 3,4979 + 0,5781xi, sendo os
coeficientes de regressão calculados pelo método dos mínimos quadrados, e considerando os seguintes
valores: n = 20; 
Marque o item que apresenta o coeficiente de determinação desta regressão linear:
Um processo auto regressivo de ordem p, AR(p), pode ser escrito da forma:
Xt = ∅0 + ∅1Xt − 1 + ∅2Xt − 2 + ... + ∅pXt − p + εt onde ∅0, ∅1, ..., ∅p são parâmetros reais e εt uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas com E(εt ) = 0 e var(εt ) = σ2.
Corresponde a um processo AR(p) estacionário:
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