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Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais.
Nas análises aplicadas às séries temporais,
Diferentemente dos modelos de equação única, nos modelos de equações simultâneas há mais do que uma variável dependente ou endógena envolvida.
Quando isso acontece, um método recomendado para contornar esse viés de endogeneidade é o
Considere um grupo de 600 funcionários de uma empresa que registram os seguintes valores com relação ao tempo de permanência em um curso de aperfeiçoamento:

Média = 9 dias
1o Quartil = 5 dias
3o Quartil = 15 dias
Coeficiente de variação = 20%

Considerando-se essas informações, é possível concluir que
Quando se analisa a relação entre variáveis em estatística, é crucial entender as diferenças entre causalidade e correlação.
Em uma análise de correlação,
O teorema de Bayes é um mecanismo formal para atualizar probabilidades. Considere o caso de um analista de mercado que, após o encerramento de um pregão, pretende divulgar informações sobre a probabilidade de queda de determinada ação. O analista tinha uma previsão inicial de queda dessa ação de 10% e recebeu novas informações sobre a economia, no que diz respeito a um aumento da taxa de juros. O analista tem registros de que, quando houve queda nessa ação, em 20% das vezes essa queda foi precedida pelo aumento dos juros e de que, nos dias em que a ação esteve em alta, apenas em 5% das vezes elas foram precedidas pela notícia de aumento da taxa de juros.
Levando-se em conta esse cenário, e com base no teorema de Bayes, a nova probabilidade de queda da ação será de