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Para antt
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Considere que uma série temporal {Xt
} seja gerada por 
em que B representa o operador de atraso (backshift), tal que
BZt
= Zt-1, θ seja uma constante real e Zt
seja um ruído aleatório com
média nula e variância unitária.
Acerca da série temporal {Xt }, julgue o item subsecutivo.
Se θ = 5, o processo {Xt } não é estacionário.
Considere que uma série temporal {Xt
} seja gerada por em que B representa o operador de atraso (backshift), tal que
BZt
= Zt-1, θ seja uma constante real e Zt
seja um ruído aleatório com
média nula e variância unitária.
Acerca da série temporal {Xt }, julgue o item subsecutivo.
A média e a variância do processo {Xt
} são, respectivamente,
iguais a 0 e 1.
No que se refere aos métodos estatísticos de análise multivariada empregados na situação descrita acima, julgue o seguinte item.
Por meio da análise de correspondência, é possível representar as relações existentes em um conjunto de dados quantitativos com base em uma árvore de decisão. Essa técnica permite associar os aspectos confiabilidade, segurança, tarifa e locais de parada com o grau de satisfação dos usuários do serviço público de transporte.
No que se refere aos métodos estatísticos de análise multivariada empregados na situação descrita acima, julgue o seguinte item.
A análise de conglomerados é a técnica que permite agrupar os usuários segundo o grau de satisfação com os serviços de transporte público.
No que se refere aos métodos estatísticos de análise multivariada empregados na situação descrita acima, julgue o seguinte item.
Empregando-se a análise discriminante, é possível separar estatisticamente os usuários insatisfeitos daqueles que se consideram satisfeitos, com base nas características do usuário. Essa técnica é uma forma especializada de regressão em que se ajusta a probabilidade de um indivíduo pertencer a um grupo ou a outro grupo com base no seu perfil (como, por exemplo, idade, gênero, renda e escolaridade).
Considerando que W(t) represente um processo gaussiano com E[W(t)] = 0 e Var[W(t)] = t, em que t > 0, julgue o próximo item.
Dada uma malha temporal 0 < t1 < t2 < ..., < tn, é correto afirmar que as variáveis aleatórias W(t1), W(t2),..., W(tn) seguem, conjuntamente, uma distribuição normal multivariada.
Considerando que W(t) represente um processo gaussiano com E[W(t)] = 0 e Var[W(t)] = t, em que t > 0, julgue o próximo item.
O processo W(t) não é estacionário.
Considerando que W(t) represente um processo gaussiano com E[W(t)] = 0 e Var[W(t)] = t, em que t > 0, julgue o próximo item.
Se s < t, então a função de covariância desse processo será
Cov[W(s), W(t)] = t -s.
Xt é uma variável aleatória dicotômica que sinaliza a ocorrência (Xt = 1) ou a não ocorrência (Xt = 0) de incidentes em certo terminal rodoviário de cargas no dia t, t ∈ {0,1,2, ...}. Essa variável segue uma cadeia de Markov em tempo discreto, cuja probabilidade de transição é,
P(Xt +1 = a|Xt = b) = ab +1/ b+2
em que a e b podem assumir valores 0 ou 1.
Com base nessas informações e assumindo que 0º = 1, julgue o item a seguir.
A esperança condicional E(Xt+1 | Xt
= b) = 1 /b+2 representa a reta de regressão de Xt+1 em b.
Xt é uma variável aleatória dicotômica que sinaliza a ocorrência (Xt = 1) ou a não ocorrência (Xt = 0) de incidentes em certo terminal rodoviário de cargas no dia t, t ∈ {0,1,2, ...}. Essa variável segue uma cadeia de Markov em tempo discreto, cuja probabilidade de transição é,
P(Xt +1 = a|Xt = b) = ab +1/ b+2
em que a e b podem assumir valores 0 ou 1.
Com base nessas informações e assumindo que 0º = 1, julgue o item a seguir.
No regime estacionário, o valor esperado da variável aleatória
Xt
é igual ou inferior a 0,5.
A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas
de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos
que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração
t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com
parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) = 
. Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas
de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2,
respectivamente.
O intervalo de tempo entre dois veículos sucessivos que passam pela faixa de rolamento 1 nesse trecho segue uma distribuição exponencial com média igual a 3 minutos.
A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas
de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos
que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração
t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com
parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) = . Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas
de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2,
respectivamente.
O número de veículos que passam nesse trecho pela faixa de rolamento 3 durante um intervalo de tempo de duração t (em minutos) segue um processo de Poisson com parâmetro 1,2 t.
A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas
de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos
que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração
t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com
parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) = . Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas
de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2,
respectivamente.
O processo estocástico X(t) é uma cadeia de Markov em tempo contínuo.
Uma realização da variável aleatória U pode ser gerada com base em um algoritmo computacional denominado Jackknife.
A variável Z pode ser obtida mediante a padronização da variável Y, ou seja, Z = (Y - μ)/σ , em que μ e σ representam, respectivamente, a média e o desvio padrão de Y.
A variável aleatória Y pode ser gerada pelo método da transformação integral, que produz a relação Y = -ln(1- U).
O erro padrão do estimador do percentual P depende do número médio de residentes por domicílio, que, na situação em tela, corresponde a 4 pessoas por domicílio.
Nessa pesquisa, cada residente participante representa uma unidade amostral primária.
Nesse caso, utiliza-se um estimador de razão para se fazerem inferências em relação ao percentual P.
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
Por meio do método estatístico análise de variância (ANOVA), é possível testar, por exemplo, a hipótese nula β1 = β2 = β3 = 0.
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