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TRANSPETRO
Disciplina:
Estatística
O gráfico da figura acima mostra a função densidade de probabilidade de um experimento com uma variável aleatória X.
O valor da amplitude A é
A probabilidade de que ocorra o evento X, dado que o evento Y ocorreu, é positiva e representada por P(X/Y). Similarmente, a probabilidade de que ocorra Y, dado que X ocorreu, é representada por P(Y/X). Se P(X/Y) = P(Y/X), os eventos X e Y são
A respeito das medidas de tendência central e de dispersão de uma distribuição de probabilidades, verifica-se que a(o)
Uma variável Yt segue um modelo ARIMA (2,1,1), sem termo constante, com coeficientes auto regressivos φ1 e φ2 de primeira e segunda ordem, respectivamente, e um coeficiente de média móvel θ. Considere o operador B tal que BYt = Yt-1 e o operador ∇ tal que ∇ = 1 - B e seja a t a representação do ruído branco. Assim, uma representação compatível desse modelo ARIMA é:
Em situações práticas de pesquisa em que existe um grande número de variáveis correlacionadas, é possível aplicar uma técnica de Análise Multivariada que busca reduzir o número de variáveis sem perder muito da informação contida na matriz de covariâncias. Para isso, as variáveis originais são transformadas obtendo-se novas variáveis com propriedades ótimas de variância. Assim, a primeira nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais com máxima variância. A segunda nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais, não correlacionada com a primeira nova variável e com máxima variância. A terceira nova variável é ainda a combinação linear normalizada das variáveis originais agora não correlacionada com a primeira e a segunda novas variáveis e com máxima variância e assim por diante. Essa técnica de Análise Multivariada é denominada:
