Questões de Concurso Sobre estatística descritiva (análise exploratória de dados) em estatística

Uma seletiva para uma corrida de 100 metros, em uma competição universitária, os alunos conseguiram os seguintes resultados:





No que se refere a mediana dos tempos dos alunos na competição universitária, assinale a alternativa correta.

No que se refere a estatística descritiva, analise e julgue as alternativas.

I. Responsável pela coleta, organização, descrição e resumo dos dados observados.

II. A partir de um determinado conjunto de dados, a Estatística Descritiva busca organizá-los em tabelas (ou gráficos) e estabelecer um sumário por meio de medidas descritivas como a média, os valores mínimo e máximo, o desvio padrão, entre outras.

III. A estatística se divide em três grandes ramos: estatística descritiva (também chamada de indutiva), estatística probabilística, estatística inferencial (também chamada de dedutiva).

A forma geral de representar uma classe de séries temporais não estacionárias é o modelo utorregressivo integrado médias móveis de ordem (p, d, q), ou seja, ARIMA(p, d, q), em que p é o grau do polinômio aracterístico da parte autorregressiva Φ(B), q é o grau do polinômio característico da parte média móveis θ(B) e d é o grau de diferenciação ▽^d, ou seja, Φ(B)▽^dZ_t = θ(B)a_t em que ⊽^dZ_t = ω_t. Desse modo, tem-se Φ(B)ω_t = θ(B)a_t que é um modelo ARMA(p, q).

A uma determinada série temporal, ajustou-se um modelo da classe ARIMA(p, d, q), e os resultados do ajuste estão expostos a seguir:

Modelo ARIMA ajustado à série temporal 

Então, é correto afirmar, com aproximação de três (03) casas decimais, que

Considere a seguinte série temporal:  

É correto afirmar que a média, a variância e a autocorrelação de defasagem 2 dessa série temporal, assumindo o estimador de máxima verossimilhança para a variância, são, respectivamente:

Se a variável aleatória X tem distribuição normal com média μ e variância σ², ou seja, X ⁓ N(μ, σ²), _s2 = (x_i–x̄)²/n–1 (variância amostral) é a estimativa de σ² com base em uma amostra com n observações, [x₁, x₂, ... , x_n]. Assim, a variável T = X – μ/s  tem distribuição t de Student com n – 1 graus de liberdade, ou seja, T ~ t_n-1. Nesse caso, sabendo que P(T ≤ 2) = 0,968027 e P(T ≥ -2) = 0,031973, é correto afirmar que