Ocorre progresso técnico quando uma quantidade maior de produto pode ser produzida a partir das mesmas quantidades de insumos, ou quando a mesma quantidade de produto pode ser produzida a partir de quantidades menores de insumos.

Patente é um título de propriedade permanente sobre uma invenção ou modelo de utilidade, outorgado pelo Estado aos inventores da criação.

O desenvolvimento experimental abrange desde a concepção inicial do projeto do produto, processo ou serviço, até a sua colocação em operação ou entrada no mercado.

Pesquisa básica é um trabalho experimental, empreendido primordialmente para a aquisição de novos conhecimentos acerca de fenômenos e fatos observáveis, tendo em vista, necessariamente, uma aplicação específica.

Considere um processo de contagem de eventos em um espaço quadrado de lado igual a 2 metros. Sabendo que esse espaço é dividido em quadrados menores, de lados iguais a 1 metro, e que a contagem de eventos nesses espaços assume uma distribuição de Poisson com médias distintas em cada quadrado, é correto afirmar que a contagem de eventos no quadrado maior constitui processo de Poisson homogêneo.

Considere uma cadeia de Markov com 3 estados, na qual o estado 3 é absorvente e a transição do estado 1 para o estado 2 tem probabilidade igual a 1. Nesse processo, é correto afirmar que a probabilidade de transição do estado 1 para o estado 3, em k passos, é igual à probabilidade de transição do estado 2 para o estado 3, em k – 1 passos.

Suponha que, em um modelo de regressão ajustado, em uma pequena amostra, obteve-se uma observação X_icuja medida de desvio das covariáveis com relação à respectiva média foi igual a h_ii = ¹/₅ Nesse caso, se o resíduo padronizado for superior a 2, então essa observação será um ponto influente.

Em um modelo de regressão linear múltipla, o gráfico dos resíduos da regressão de Y por X _i, em oposição aos resíduos da regressão de X₂ por X₁, é usado para verificar heterocedasticidade.

Considere uma variável resposta X e duas variáveis explicativas X₁ e X₂. Nesse caso, a soma de quadrados totais (SQT) do modelo Y , explicado por X₁, será maior que a soma de quadrados totais do modelo Y, explicado por X₁ e X₂.

Considere que, em um modelo de regressão linear simples ajustado em uma amostra de tamanho n = 16, tenha sido obtido um valor crítico para a análise de variância do teste de ajuste do modelo igual a 4,54. Nesse cenário, se o modelo estiver bem ajustado, o coeficiente de determinação será maior que ⁵⁄₆