Questões de Concurso
Para polícia federal
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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.
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.
De acordo com os modelos sugeridos, a série temporal Zt é estacionária.
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.
O termo do modelo B representa a componente sazonal.
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.
O modelo A é um modelo de regressão linear múltipla, cujos parâmetros µ, Φ, θ1 e θ2 podem ser estimados via mínimos quadrados ordinários.
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.
O modelo B é um modelo ARIMA sazonal.
A mediana amostral é um estimador não-tendencioso da média populacional µ.
O erro-padrão da média amostral é igual a θ / n .
Julgue o item seguinte, acerca de amostragem.
A alocação ótima de Neyman é um critério para a determinação do
tamanho da amostra aleatória por conglomerados.
Julgue o item seguinte, acerca de amostragem.
Considere a seguinte situação hipotética.
Um perito quer estudar a renda de trabalhadores rurais em uma área do interior do estado de Minas Gerais. Dada a impossibilidade de se fazer um sorteio aleatório dos trabalhadores rurais para a seleção da amostra, essa área do estado foi dividida em pequenas subáreas disjuntas. Foram selecionadas aleatoriamente algumas subáreas e o perito procurou entrevistar todos os trabalhadores rurais existentes dentro dessas subáreas selecionadas.
Nessa situação, o desenho amostral é conhecido como amostragem
sistemática.
Julgue o item seguinte, acerca de amostragem.
Considere a seguinte situação hipotética.
Determinada população de pessoas jurídicas é dividida em subgrupos com características semelhantes, como por exemplo: local de funcionamento do estabelecimento, ramo/porte da empresa, faixas de faturamento etc. Os subgrupos formam uma partição da população e as pessoas jurídicas selecionadas na amostra são resultantes de uma amostra aleatória simples efetuada em cada subgrupo.
Nessa situação, o desenho amostral é conhecido como amostragem
estratificada.
Julgue o item seguinte, acerca de amostragem.
Em uma amostra aleatória simples de tamanho n, todas as amostras
possíveis têm a mesma probabilidade de serem escolhidas.
Em determinado dia, a probabilidade de a central receber pelo menos uma denúncia procedente é menor que 0,75.
O número diário de denúncias procedentes segue um processo de Poisson com média igual a 1,2.
Se em um dia a central recebeu três denúncias, a probabilidade de que pelo menos duas delas sejam procedentes é maior que 0,75.
A variância do número de denúncias recebidas por dia é maior que 2.
Em determinado dia, a probabilidade de a central não receber denúncias é inferior a 0,25.
A partir das informações acima, julgue o item a seguir.
A regressão de Z em W é dada por E[Z|W = w] = 0,8 – 0,4w, em
que w assume os valores 0 ou 1.
A partir das informações acima, julgue o item a seguir.
A covariância entre Z e W é negativa.