Com relação aos experimentos em blocos completos casualizados, julgue o item a seguir.

No delineamento em blocos completos casualizados, os tamanhos de amostras para os diferentes tratamentos podem ser diferentes, mas complicações na análise estatística podem ocorrer se houver perdas de dados dentro de um ou mais blocos.

Sabendo que, em determinado estudo, o volume de transmissão de dados foi considerado um modelo de séries temporais na forma

em que n ≥ 1, a_t representa um ruído branco com média nula e desvio padrão igual a 1, e t ∈ {..., -1, 0, 1...}, julgue o seguinte item.

A autocorrelação entre Z_t-n e Z_t+n é nula.

Sabendo que, em determinado estudo, o volume de transmissão de dados foi considerado um modelo de séries temporais na forma

em que n ≥ 1, a_t representa um ruído branco com média nula e desvio padrão igual a 1, e t ∈ {..., -1, 0, 1...}, julgue o seguinte item.

A função de densidade espectral desse processo é f(ω) = c[1,25 + cos(ω)]ⁿ , em que |ω| ≤ π e c é uma constante de normalização.

Sabendo que, em determinado estudo, o volume de transmissão de dados foi considerado um modelo de séries temporais na forma

em que n ≥ 1, a_t representa um ruído branco com média nula e desvio padrão igual a 1, e t ∈ {..., -1, 0, 1...}, julgue o seguinte item.

A série temporal segue um processo ARMA(0, n) com média nula.

Sabendo que, em determinado estudo, o volume de transmissão de dados foi considerado um modelo de séries temporais na forma

em que n ≥ 1, a_t representa um ruído branco com média nula e desvio padrão igual a 1, e t ∈ {..., -1, 0, 1...}, julgue o seguinte item.

O processo pode ser escrito na forma invertida como , em que B representa o operador de atraso.

Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma D_i = αP_i + ε_i , em que ε_i representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.

O erro padrão do estimador de mínimos quadrados do coeficiente α é igual ou superior a 0,4.

Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma D_i = αP_i + ε_i , em que ε_i representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.

A estimativa da variância residual V é igual ou superior a 15.

Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma D_i = αP_i + ε_i , em que ε_i representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.

A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente α é superior a 1,4 e inferior a 1,5.

Considerando a tabela acima, em que são evidenciados os resultados de levantamento feito para o estudo da relação preço-demanda em um serviço de comunicação de dados, e o modelo de regressão linear simples na forma D_i = αP_i + ε_i , em que ε_i representa um erro aleatório com média nula e variância residual V, e α é o coeficiente do modelo, julgue o item subsequente.

O coeficiente α representa a correlação linear de Pearson entre as variáveis preço e demanda.

Considerando essas informações e as tabelas acima, que mostram resultados pertinentes ao referido modelo, cujos coeficientes foram obtidos com base no método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.

A variância de Y_i é igual a σ² , cuja estimativa corresponde à variância amostral de Y_i , ou seja,