\( P = \overset {\,\,\,\,\,\,\,1\,\,\,\,\,\,\,2\,\,\,\,\,\,\,3\,\,\,\,\,\,\,4\,\,\,\,\,\,\,5} { \begin{array}^{1\\2\\3\\4\\5} \end{array} \begin{array} {|c|c|c|} 0,3\,\,\,0,7\,\,\,0\,\,\,0\,\,\,0\\0,5\,\,\,0,5\,\,\,0\,\,\,0\,\,\,0\\0\,\,\,\,0\,\,\,\,0\,\,\,\,1\,\,\,\,0\,\,\,\,0\\0\,\,\,0\,\,\,0,2\,\,\,0,8\,\,\,0\\1\,\,\,\,\,\,0\,\,\,\,\,0\,\,\,\,\,0\,\,\,\,\,0\end{array}} \)

A matriz acima corresponde à matriz de transição de estados de uma cadeia de Markov em tempo discreto. Julgue o item a seguir com base na matriz.

A probabilidade de o processo sair do estado 1 e passar para o estado 2, em dois passos, é igual a 0,49.

Considere que uma população composta por 100 indivíduos seja estratificada da seguinte maneira: o estrato 1 contempla 50 indivíduos, o estrato 2 é composto por 30 indivíduos e o estrato 3 é formado por 20 indivíduos. Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.

Suponha que sejam retiradas amostras de tamanhos iguais nos três estratos e que as estimativas da média por estrato sejam \( \overline{X}_{estrato\,1} = 10,\,\overline{X}_{estrado\,2} = 6 \) e \( \overline{X}_{estrato\,3} = 8 \) Nessa situação, a estimativa global da média populacional é igual a 8,4.

Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.

Se a distribuição dos resíduos não for normal e assimétrica, o teste não paramétrico dos sinais será apropriado para testar se a média dos resíduos é igual a 0.

Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.

As variáveis X e Y possuem correlação linear superior a 0,90.

Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.

O desvio padrão amostral da variável resposta Y foi inferior a 6.

Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.

O coeficiente de determinação R2 do modelo ajustado foi superior a 80%.

Um analista deseja avaliar se o tempo — Y —, em dias, que um processo judicial leva para ser concluído está relacionado com a quantidade — X — de juízes disponíveis no tribunal em que tal processo foi julgado. O quadro acima apresenta a tabela de análise de variância (ANOVA) correspondente a essa avaliação por regressão linear simples, em que Y é a variável resposta e X é a variável regressora, com base no método de mínimos quadrados ordinários. Considerando essas informações e os conceitos de análise de regressão linear e inferência estatística, julgue o item.

Para a modelagem foram consideradas 79 observações.