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Aplicou-se a técnica de Componentes Principais à matriz de correlação amostral de um vetor aleatório de dimensão 3, X ' =[X1, X2, X3], observado n = 24 vezes. Os resultados são os seguintes:
Autovalores da Matriz de Correlação e Percentual
da Variância Explicada
|
Componente Principal |
Autovalor |
Variância Explicada % |
Porcentagem Acumulada % |
| Y1 | 2,87184 | 95,728 | 95,728 |
| Y2 | 0,0878586 | 2,929 | 98,657 |
| Y3 | 0,0403037 | 1,343 | 100,000 |
Autovetores da Matriz de Correlação
|
Variável original padronizada |
1ª Componente Y1 |
2ª Componente Y2 |
3ª Componente Y3 |
| Z1 | 0,582 | -0,041 | 0,812 |
| Z2 | 0,575 | -0,684 | -0,447 |
| Z3 | 0,574 | 0,727 | -0,374 |
Com base nos resultados, é correto afirmar que
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A Análise de Componentes Principais procura explicar a estrutura de variância-covariância da matriz de dados através de combinações lineares não correlacionadas das p variáveis originais. O uso dessa técnica tem como objetivos: redução dos dados, alcançar-se variáveis aleatórias não correlacionadas e interpretação. Então, sendo p o número de variáveis originais, é correto afirmar que
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Quando se faz uma pesquisa de opinião, eleitoral ou de mercado, geralmente a resposta do entrevistado é SIM ou NÃO, ou seja, uma variável aleatória Bernoulli. Na elaboração do intervalo de confiança para o parâmetro de interesse da pesquisa que é a proporção de sucessos:
\( P(\hat{p}-Z_1 \alpha/2 \cdot \sqrt{\dfrac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}} \le p \le \hat{p} Z_1 - \alpha/2 \cdot \sqrt{\dfrac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}} = 1-\alpha \)
o múltiplo do Erro Padrão nesse intervalo é o escore da Normal Padrão Z. Então, é correto afirmar que quem garante o uso do escore da Normal Padrão Z no intervalo, já que a variável da pesquisa é a Bernoulli (discreta) é o resultado do(a)
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Define-se Função Risco ou Taxa de Falhas da distribuição da variável aleatória t a razão entre a função densidade de probabilidade f(t) e o complemento da função distribuição acumulada F(t), ou seja, \( \lambda(t)=\dfrac{f(t)}{1-F(t)} \). Então, é correto afirmar que
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O planejamento do orçamento de um estado exige a previsão do consumo de um item de escritório. O estatístico responsável por essa previsão ajustou um modelo ARIMA autorregressivo de 2a. ordem à série temporal de 80 registros mensais desse consumo existente. Os resultados obtidos foram:
| Parâmetro | Estimativa |
Erro Padrão |
Estatística t |
Valor-p p |
| AR(1) | 0,688059 | 0,09936 | 6,924 | 0,000000 |
| AR(2) | -0,47084 | 0,10014 | -4,733 | 0,000010 |
| Médio | 50,1861 | 0,30347 | 165,372 | 0,000000 |
| Constante | 39,4475 |
O modelo ajustado à série temporal é
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Sabe-se que um processo autorregressivo é estacionário quando as raízes do polinômio característico \( \phi \)(B) jazem fora do círculo unitário, ou seja, |B| > 1. A condição para que o processo da estrutura \( AR(1)Z_t = \phi_1Z_{t-1}+a_t \) seja estacionário é
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Seja uma série temporal \( Z_t \) não estacionária, mas que se torna estacionária após a troca do nível médio ou inclinação por diferenciação. Desse modo, resulta a série estacionária \( \omega_t=\nabla^dZ_t \) com \( d \) sendo o grau de diferenciação. É correto afirmar que a série recebe a classificação de
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Um estatístico que necessitava prever a demanda de certo material escolar em uma região do estado, observou a Série Temporal semanal registrada dessa demanda Zt = {21, 20, 23, 20,19, 23, 24, 25}. Então, aplicou a técnica de alisamento das Médias Móveis Simples com 2 termos. A série temporal alisada obtida foi:
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O tanque de gasolina de um posto não recebe abastecimento do combustível de forma completamente previsível. A entrega da gasolina ao posto, em qualquer dia, é igualmente provável para a altura do líquido na caixa de 1,5 m, 1,75 m ou 2,00 m. A demanda de gasolina é, também, variável e pode necessitar das quantidades equivalentes a 1,25 m, 1,50 m ou 1,75 m no tanque. Essa demanda também é equiprovável. Considerando o abastecimento de gasolina como a variável aleatória X e a demanda como a variável aleatória Y e as duas como independentes, é correto afirmar que
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O Gráfico de Caixa e Bigodes a seguir representa uma amostra de observações.

É correto afirmar que
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