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O método AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) é um modelo estatístico utilizado em problemas de previsibilidade em séries temporais. Ao estudar sobre esse método, um analista de dados de uma rede varejista examina o comportamento das vendas mensais de um determinado produto ao longo dos últimos cinco anos. Durante a análise da série temporal, ele observa que os dados apresentam um padrão cíclico e uma tendência crescente. Após realizar a decomposição clássica da série temporal, o analista decide aplicar um modelo ARIMA para fins de previsão. Nesse contexto, o ajuste prévio ao método é dado por:
Uma empresa multinacional deseja avaliar o grau de satisfação de seus funcionários, quanto a uma nova política interna de promoção. A organização possui filiais em três países (Brasil, Alemanha e Japão), com respectivos efetivos de 800,1200 e 200 funcionários. Sabendo que os gestores pretendem aplicar uma amostragem estratificada proporcional ao tamanho da população, com uma amostra total de 110 funcionários, a quantidade de indivíduos que devem ser selecionados da filial japonesa é:
Uma equipe de pesquisadores está estudando o impacto da poluição sonora na qualidade do sono dos habitantes de uma cidade do interior de um estado. Para isso, eles coletam dados de 1.000 indivíduos selecionados aleatoriamente entre os residentes da cidade, que totaliza cerca de 9 milhões de habitantes. Com base nessa situação, assinale a alternativa CORRETA quanto aos conceitos estatísticos de população e amostra.
Concurso:
Câmara de Paraíba do Sul - RJ
Disciplina:
Estatística
O administrador de um Posto de Saúde registrou, em uma tabela, o tempo de atendimento de cinco pacientes.
O tempo médio de atendimento a esses pacientes, em minutos, corresponde a:
Concurso:
CONAB
Disciplina:
Estatística
Analise a situação hipotética a seguir: Uma empresa tem 450 trabalhadores que devem cumprir jornada de trabalho mensal de 200 h, porém, em um dos meses do ano,3 trabalhadores sofreram acidentes típicos e 2 acidentes de trajeto. A taxa de frequência de acidentes do mês em que ocorreram os acidentes é igual a:
