Um dos grandes desafios do uso da inferência Bayesiana é a especificação da distribuição a priori dos parâmetros do(s) modelo(s), pois cada problema é único e tem um contexto real próprio e os graus de conhecimento variam de pesquisador para pesquisador. No processo de elicitação (especificação de distribuições de probabilidade para os parâmetros baseado em crenças e conhecimentos de uma ou mais pessoas), sobre o uso de priori(s) é correto afirmar que

O comandante do exército solicita ao oficial, especialista em estatística, uma análise dos dados obtidos em sua missão para poder tomar decisões em relação aos próximos passos. Nessa primeira conversa, o oficial pergunta ao comandante qual é o tipo de inferência que ele deseja que seja realizada. Em relação aos dois tipos de inferência (Clássica ou Bayesiana) é correto afirmar:

Seja o modelo autorregressivo de médias móveis:

y_t = 2 + 0,7y_t-1 – 0,3ε_t-1 + 0,5ε_t-2 + ε_t

em que y é a variável observada no tempo t e ε é o ruído branco.

Nesse contexto, a notação correta que define o modelo matemático anterior é:

A notação de um modelo sazonal ARIMA(0,0,1)(1,0,0)₁₂, denota que:

Uma empresa buscou investigar o efeito de diferentes provedores de internet. Para atingir este objetivo, realizou- se um experimento unifatorial utilizando o modelo de fator aleatório. Quatro provedores foram selecionados aleatoriamente, e para cada provedor foram realizados 10 testes de velocidade de internet em momentos aleatórios. Ao realizar a Análise de Variância, obteve-se Soma de Quadrados de 1830 para os provedores e Soma de Quadrados de 5400 para o Resíduo. Neste contexto, o valor estimado da componente de variância do efeito dos provedores é:

Seja um experimento realizado em delineamento inteiramente casualizado com dois tratamentos (T1 e T2) e 4 repetições por tratamento (R1, R2, R3 e R4). Os valores observados deste experimento foram os seguintes:

Na Análise de Variância deste experimento, o valor da Soma de Quadrados dos Tratamentos é:

Seja um experimento em delineamento inteiramente casualizado em esquema bifatorial, sendo o fator A com 3 níveis e o fator B com 2 níveis, com 5 repetições, totalizando 30 observações. Na Análise de Variância deste experimento obtiveram-se os seguintes resultados: SQ_A = 200; SQ_B = 150; SQ_AxB = 300; SQ_Total = 1850, em que SQ_A = Soma de Quadrados do fator A; SQ_B = Soma de Quadrados do fator B; SQ_AxB = Soma de Quadrados da interação do fator A com o fator B; e SQ_Total = Soma de Quadrados Total. Os valores das estatísticas F calculadas na Análise de Variância deste experimento, para os fatores A e B, são, respectivamente:

Um experimento foi realizado em esquema fatorial 2⁵, ou seja, foram testados 5 fatores com 2 níveis cada. Para a elaboração da Análise de Variância, o total de interações duplas, triplas e quádruplas serão, respectivamente:

Uma biblioteca decidiu analisar os dados referentes ao número de empréstimos dos usuários no último mês, e obteve as seguintes estatísticas: Média = 30 empréstimos por dia; Mediana = 35 empréstimos por dia; Mínimo = 0 empréstimos por dia; Máximo = 48 empréstimos por dia. Nesse contexto, é correto afirmar que:

Um jogo educativo foi criado com um sistema de pontuação por moedas. Na confecção deste jogo há 2 moedas de 10 pontos, 4 moedas de 20 pontos, 7 moedas de 30 pontos, 6 moedas de 40 pontos e 1 moeda de 50 pontos, totalizando 20 moedas. A variância populacional da pontuação por moedas vale: