Um processo gaussiano de Wierner, definido como W₀ = 0;W_t – W_s ~ N(0; t – s), é estacionário e homocedástico.

A mediana amostral da variável X é igual a 1.

A tabela a seguir mostra os resultados de uma pesquisa de mercado, por meio da qual foram obtidas informações acerca de quatro produtos comercializados na praça, em que P_k = 1 se o entrevistado X possui o item k e P_k = 0 se X não possui o item k. Considerando-se que a métrica de similaridade seja (A+B)/4, em que A indica a contagem de resultados 1 – 1 e B representa a contagem de resultados 0 – 0, é correto afirmar que o primeiro par de entrevistados a ser formado é o (2;5) ou (1;3).

Considere a aplicação de uma análise fatorial ∑ = LL' + Ψ sob a matriz de covariâncias ∑ = σ²

Nesse caso, para que exista solução para a análise fatorial com um fator, é necessário que ab < c com c ≠ 0.

Considere que, na fila do tipo M/M/1/K, o sistema seja finito e comporte até K elementos. Nesse caso, é correto afirmar que a probabilidade limite de haver N_t elementos no sistema no instante t é dada por p_n (t) = P(N_t = n) → em que λ é a taxa de chegadas por unidade de tempo de elementos na fila e μ é a taxa de atendimentos por unidade de tempo, e que tal probabilidade para a fila M/M/1 é obtida no limite K → ∞.

Considere que a função densidade de probabilidade de certa variável aleatória possua o gráfico ilustrado na figura abaixo.
Nesse caso, se o algoritmo EM (expectation-maximization) for aplicado a essa distribuição, independentemente do lado da cauda de início, o algoritmo convergirá para o ponto de máximo global da distribuição.

Suponha que uma variável resposta Y esteja em distribuição simétrica de cauda pesada. Nesse caso, ao se ajustar um modelo de regressão simples, o gráfico normal Q-Q Plot referente a essa variável apresentará padrão semelhante ao ilustrado na figura abaixo.

Considere que, em um modelo de regressão linear simples, a matriz de covariância para as estimativas dos parâmetros seja dada por s² (b) = . Supondo-se que se deseje predizer o valor da variável resposta concernente aos dados x' _h = [1,0 1,5], é correto afirmar que a variância do valor predito será igual a s²_pred = [1,0 1,5] = 3,4 +3,6 = 7,0.

Considere que a referida amostra de 80 clientes tenha sido retirada da população de clientes da empresa, formada por 1.000 pessoas. Nesse caso, escolhendo-se ao acaso uma dessas pessoas, a probabilidade de ela ser parte da amostra é inferior a 0,05.