Questões de Concurso Sobre estatística
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Considere o modelo de regressão linear com k variáveis independentes e com intercepto
y = Xβ + ε ,
onde
y e ε são vetores aleatórios bi-dimensionais
X é a matriz de planejamento 2 por (k + 1)
β é o vetor de parâmetros (k + 1) dimensional.
Considere o modelo de regressão linear com k variáveis independentes e com intercepto
y = Xβ + ε ,
onde
y e ε são vetores aleatórios bi-dimensionais
X é a matriz de planejamento 2 por (k + 1)
β é o vetor de parâmetros (k + 1) dimensional.
Seja X uma variável aleatória com função densidade de probabilidade dada por:
então P ( X > 4 | X > 2) é igual a
L = 2 LI + 3 LC,
onde
LI = lucro diário da área Industrial tem distribuição normal com média 5 e variância 16,
LC = lucro diário da área Comercial tem distribuição normal com média 4 e variância 4.
Supondo independência entre as duas variáveis que compõem L, a probabilidade de um lucro diário superior a 37 mil é
O valor aproximado de n para que a diferença, em valor absoluto, entre seja superior a 2, com probabilidade de 18%, é
Nessas condições, qual é a idade mediana da distribuição de frequências apresentada?
( ) A análise de conteúdo tem uma função heurística, pois aumenta a prospecção e a descoberta, enriquecendo a tentativa exploratória, por exemplo. ( ) A estatística descritiva univariada é utilizada quando é necessário sumarizar a distribuição de uma única variável, recorrendo a gráficos ou tabelas, por exemplo. ( ) A estatística multivariada é utilizada quando diversas variáveis são medidas simultaneamente em cada elemento amostral, sendo correlacionadas entre si.
As afirmativas são, respectivamente,
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Suponha que, após o ajuste do modelo A, o analista faça uma análise de resíduos. Uma avaliação da existência de autocorrelação serial nos resíduos poderia ser feita pelo teste de Ljung-box.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Se o analista tivesse de escolher entre o modelo A ou B, o critério de informação de Akaike (AIC) seria útil para auxiliá-lo nessa escolha.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Os coeficientes θ1 e θ2 não são estimáveis porque os erros aleatórios εt –1 e εt –12 não são observáveis.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Em ambos os modelos, os erros aleatórios εt devem ser independentes e identicamente distribuídos.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Os coeficientes φ1 e φ2 são os parâmetros de médias móveis do modelo B.