Questões de Concurso
Para especialista em regulação atividade cinematográfica e audiovisual - área 2
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A cadeia de produção do audiovisual é composta por produção, infraestrutura, distribuição e exibição. No Brasil, essa cadeia é caracterizada por uma dinâmica empresarial sustentável, independente das políticas públicas e dos incentivos estatais.
As medidas implementadas depois de 2001 asseguraram presença média de filmes brasileiros em 34% do mercado interno (market share), fazendo do cinema brasileiro uma indústria sustentável e independente de políticas públicas.
A expansão das empresas de mídia é caracterizada pela diversificação das atividades, o que implica na atuação de uma mesma empresa ou de um conglomerado de empresas em atividades de cadeias de valor distintas, mas, em geral, complementares. Essa estratégia de integração diagonal foi intensificada pelo processo de globalização e pela convergência tecnológica.
As grandes distribuidoras norte-americanas têm considerável participação na distribuição de filmes, concentrando grande parcela de renda e público, o que permite que os filmes norte-americanos predominem inclusive no mercado brasileiro.
Considere um modelo estatístico cujo único parâmetro θ assuma um dos valores {θ1, θ2, θ3}. Considere, ainda, que Tn (⋅) seja um estimador do parâmetro que dependa do tamanho amostral n. Nessa hipótese, supondo que Xθi = 1,2,3 seja uma amostra gerada com cada valor possível do parâmetro θ então
Sendo ℑ1 o intervalo de confiança de tamanho 1 - α para determinado parâmetro θ e ℑ2 o respectivo intervalo de credibilidade, é correto após observar a amostra, afirmar que ambos os intervalos conterão o verdadeiro parâmetro com probabilidade 1 - α
Em um teste de hipóteses para a média de uma distribuição (H0 : μ = μ0), a razão
em que σ denota o desvio padrão populacional, é a média x amostral e n representa o tamanho de uma amostra, segue uma distribuição normal padrão, desde que a distribuição populacional seja normal
A propriedade da consistência de um estimador é condição suficiente para a aplicação do teorema limite central.
Na amostragem aleatória simples (AAS) sem reposição de uma população finita, a variância da média amostral será inferior a 25% da variância correspondente ao plano de AAS com reposição caso o tamanho amostral da primeira seja superior a 3/4 do tamanho amostral da segunda.
Dados os eventos A: “o filme permanece em cartaz por mais de quinze dias desde a sua estreia” e B: “o filme é de terror”, é correto afirmar, no que diz respeito a probabilidades condicionais, que P(A|B) = P(B|A).
Sendo X e Y variáveis aleatórias contínuas cuja função de distribuição acumulada conjunta F (x, y) pode ser fatorada como F (x, y) = F (x) ⋅ F (y), em que F (x) e F (y) são as distribuições marginais, é correto afirmar que X e Y são independentes.
Sendo X uma variável aleatória com esperança e variância finitas, então Y = X2 também tem esperança finita.
Para o conjunto de dados {1,1,1,...,1,1,1}, o desvio mediano absoluto, que se define como M = mediana { | Xi - mediana ( X1,...., Xn)|} , é positivo
Suponha que A = 5 × I, em que A e I representam, respectivamente, a amplitude total e o intervalo interquartílico de um conjunto de dados. Em face dessa hipótese, sabendo que não existem outliers no extremo inferior da distribuição, infere-se que a distribuição desses dados é simétrica.
A multicolinearidade afeta a variância e a covariância dos estimadores, o que pode provocar alteração do sinal dos parâmetros.
No modelo renda = β0 + β1 educação + u, estimado por mínimos quadrados ordinários, em que u é o resíduo, os valores de β não podem ser obtidos de formas consistentes.
Sob heterocedasticidade, os estimadores de mínimos quadrados ordinários são ineficientes.
A hipótese clássica de Gauss-Markov de homocedasticidade é irrelevante para demonstrar que os estimadores são não viesados e consistentes.
Se as informações de xt e xt –1 forem altamente correlacionadas, então o teste de estacionariedade ADF (augmented Dickey-Fuller) será falho.
Nas estimativas por mínimos quadrados ordinários, se a variável dependente for multiplica por uma constante k > 0, o intercepto e a inclinação da regressão também serão multiplicados por k.