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Sejam
duas amostras aleatórias independentes, extraídas, cada uma delas com reposição, de duas distribuições uniformes contínuas com parâmetros [0, 8] e [0, 2], respectivamente. Nestas condições a média e a variância da variável aleatória
onde
as respectivas médias amostrais das duas amostras citadas, são dadas, respectivamente, por
duas amostras aleatórias independentes, extraídas, cada uma delas com reposição, de duas distribuições uniformes contínuas com parâmetros [0, 8] e [0, 2], respectivamente. Nestas condições a média e a variância da variável aleatória
onde
as respectivas médias amostrais das duas amostras citadas, são dadas, respectivamente, por Provas
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Considere:
I. Estimado o modelo ARMA, a verificação se o mesmo é ou não adequado pode ser feita pelo teste de Box-Pierce, que se baseia na função de autocorrelação parcial dos resíduos estimados.
II. Um modelo AR(1) com parâmetro autoregressivo igual a 0,6 é estacionário mas não necessariamente invertível.
III. Se o modelo ajustado a uma série temporal é dado por
onde
é o ruído branco de média zero e variância 1, então a previsão da série de origem t e horizonte 2 é igual a zero.
Está correto o que se afirma APENAS em
I. Estimado o modelo ARMA, a verificação se o mesmo é ou não adequado pode ser feita pelo teste de Box-Pierce, que se baseia na função de autocorrelação parcial dos resíduos estimados.
II. Um modelo AR(1) com parâmetro autoregressivo igual a 0,6 é estacionário mas não necessariamente invertível.
III. Se o modelo ajustado a uma série temporal é dado por
onde
é o ruído branco de média zero e variância 1, então a previsão da série de origem t e horizonte 2 é igual a zero. Está correto o que se afirma APENAS em
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Se a função geratriz de momentos da variável aleatória X é dada por
então a média da variável aleatória Y = 0,5X - 6 é igual a
então a média da variável aleatória Y = 0,5X - 6 é igual aProvas
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- Estatística DescritivaMedidas de Tendência Central
- Estatística InferencialFunções Densidade de Probabilidade
- Probabilidades
A função de distribuição acumulada da variável aleatória discreta X é dada por:

Sendo E(X), Mo(X) e Md(X), respectivamente a média, a moda e a mediana de X, então o valor de E(X) + 2Mo(X) - 3Md(X) é

Sendo E(X), Mo(X) e Md(X), respectivamente a média, a moda e a mediana de X, então o valor de E(X) + 2Mo(X) - 3Md(X) é
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Considere
I. Parâmetro é uma medida usada para descrever uma característica populacional.
II. Estimador é uma característica numérica da amostra e deve ser tal que seu valor esperado seja igual ao parâmetro populacional ao qual ele está estimando.
III. A amostragem sistemática é sempre menos precisa do que a amostragem aleatória simples.
3
IV. Se
são, respectivamente, o parâmetro e seu estimador, diz-se que o estimador
é viciado.
Está correto o que se afirma APENAS em
I. Parâmetro é uma medida usada para descrever uma característica populacional.
II. Estimador é uma característica numérica da amostra e deve ser tal que seu valor esperado seja igual ao parâmetro populacional ao qual ele está estimando.
III. A amostragem sistemática é sempre menos precisa do que a amostragem aleatória simples.
3
IV. Se
são, respectivamente, o parâmetro e seu estimador, diz-se que o estimador
é viciado. Está correto o que se afirma APENAS em
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Todos os funcionários de 5 grupos de trabalho com 6 funcionários cada um, escolhidos aleatoriamente, são designados para realizar uma tarefa, independentemente. O tempo que cada um dos 30 funcionários levou para concluir a tarefa é anotado. Deseja-se saber, a um determinado nível de significância, se os tempos médios dos grupos para a realização da tarefa são iguais. Considere algumas informações do quadro de análise de variância:

Se o valor da estatística F (F calculado) utilizado para testar a igualdade dos tempos médios apresentou um valor igual a 20, então X é igual a

Se o valor da estatística F (F calculado) utilizado para testar a igualdade dos tempos médios apresentou um valor igual a 20, então X é igual a
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Em 3 cidades X, Y e Z foram escolhidos aleatoriamente, em cada uma, 50 consumidores de um produto. Deseja-se saber, ao nível de significância de 5%, se o nível de satisfação do produto depende da cidade onde ele é consumido. Em cada cidade foi perguntado, independentemente, para cada consumidor quanto à satisfação do produto. O resultado pode ser visualizado pela tabela abaixo.

Utilizou-se o teste qui-quadrado para analisar se existe dependência do nível de satisfação com relação às cidades.
Dados: Valores críticos da distribuição qui-quadrado P[(qui-quadrado com n graus de liberdade < valor tabelado) = 95%].

O valor do qui-quadrado observado e a conclusão se o nível de satisfação depende da cidade, ao nível de significância de 5%, é

Utilizou-se o teste qui-quadrado para analisar se existe dependência do nível de satisfação com relação às cidades.
Dados: Valores críticos da distribuição qui-quadrado P[(qui-quadrado com n graus de liberdade < valor tabelado) = 95%].

O valor do qui-quadrado observado e a conclusão se o nível de satisfação depende da cidade, ao nível de significância de 5%, é
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