A forte correlação observada entre a variável PIB per capita e a quantidade vendida do jornal A permitem — e são suficientes para — se estabelecer relações sistêmicas de causa e efeito.

Com base no valor do coeficiente de correlação entre o volume de vendas do jornal C e a renda per capita do município, é correto considerar que ambas são praticamente variáveis independentes.

Se Q3j representa o terceiro quartil do programa j, então Q31 < Q32 < Q33.

Considerando que a receita diária de propaganda da emissora seja diretamente proporcional ao índice da audiência levantado no dia correspondente, é correto concluir que o programa 2 produziu a maior receita total ao final do período da coleta dos dados.

Os outliers indicados nos diagramas referentes aos programas 1 e 3 são picos de audiência ocorridos ao longo do ano.

A distribuição dos índices de audiência do programa 3 apresentou menor amplitude em comparação com as demais distribuições.

Tal processo corresponde a um modelo autorregressivo de ordem 0,8.

Para modelar outro indicador, considere que seja proposto um modelo na forma X(t) = m + Y(B)a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; Y(B) = 1 + Y1 B + Y2 B2 + Y3B3+...; em que Yk é uma constante real, B é o operador de translação para o passado tal que BX(t) = X(t – 1) e m é uma constante real. Com base nessas informações, é correto afirmar que X(t) segue um processo de médias móveis, e, portanto, é estacionário em torno da média m.

Tal modelo é um caso particular do modelo de filtro linear com entrada a(t), saída Z(t) e função de transferência Y(B), ou, equivalentemente, Z(t) = Y(B)a(t), em que Y(B) = 1 + 0,8 B + 0,82 B2 + 0,83B3+..., e B é o operador de translação para o passado tal que BZ(t) = Z(t – 1).

O gráfico a seguir representa corretamente a função de autocorrelação do processo Z(t).