Questões de Concurso

O seguinte modelo foi ajustado a uma série temporal de vendas de um produto:
 onde Φ₁ e Φ₂ são os parâmetros do modelo e a_t é o ruído branco de média zero e variância 1.
Considere as afirmações:
Tal modelo é

I. estacionário se |Φ₁| ≤ 1 e |Φ₂| ≤ 1.
II. invertível se |Φ₁| ≤ 1 e |Φ₂| ≤ 1.
III. um ARMA(2,1).
IV. não estacionário, se Φ₁ = 0,4 e Φ₂ = 0,6 .

Está correto o que consta APENAS em

Suponha que o número de processos trabalhistas que chegam, por dia, a um determinado tribunal regional do trabalho seja uma variável aleatória com distribuição de Poisson com média igual a λ. Sabe-se que a probabilidade de chegarem 2 processos por dia é igual a oito vezes a probabilidade de não chegar nenhum. Nessas condições, a probabilidade de, em um determinado dia, chegarem pelo menos 2 processos é igual a

Dados:
e^-2 = 0,135
e^-4 = 0,018

O objetivo de um estudo é testar a hipótese de igualdade das médias de um atributo X, a um determinado nível de significância α, correspondente a 3 grupos I, II e III, independentes, cada um contendo 15 observações obtidas aleatoriamente. Pelo quadro de análise de variância, observou-se os seguintes resultados com relação às respectivas observações sabendo-se que o valor da estatística F (F calculado) utilizado para a tomada de decisão é igual a 33,6.

Fonte de variação / Soma de quadrados
Entre grupos: X
Dentro dos grupos: Y
Total: 78

O valor do módulo de (X - Y) é igual a

Com base em um levantamento histórico e utilizando o método dos mínimos quadrados, uma empresa obteve a equação  para estimar a probabilidade (p) de ser realizada a venda de determinado equipamento em função do tempo (t), em minutos, em que as propriedades do equipamento são divulgadas na mídia. Considerando que ln (0,60) = - 0,51, tem-se que se as propriedades do equipamento forem divulgadas por um tempo de 15 minutos na mídia, então a probabilidade do equipamento ser vendido é, em %, de

Observação: ln é o logarítmo neperiano tal que ln(e) = 1.

Suponha que a quantidade consumida (Y) de determinado produto por uma família depende do preço do produto (X₂) e da renda da família (X₃). Consultando, aleatoriamente, 10 famílias e considerando Y_i como sendo o número de unidades consumidas do produto pela família i (i = 1,2, 3, ... ,10), X₂ como sendo o preço unitário (em reais) pago pela família i e X_3i como sendo a renda anual (em 1.000 reais) da família i, adotou-se o seguinte modelo linear Y_i = β₁ + β₂X_2i + β₃X_3i + ε_i para prever Y, em que ε_i é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear múltipla. Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se as estimativas dos parâmetros desconhecidos β₁ , β₂ e β₃ , com base nas informações apresentadas pelas 10 famílias. Pelo quadro de análise de variância verifica-se que a variação residual corresponde a 17,5% da variação total. Então, o valor da estatística F (F calculado) utilizado para verificar a existência da regressão, a um determinado nível de significância, é igual a