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Considerando que uma série temporal 
, em que
t = 1, ..., n, e
representa o número de processos judiciais
julgados por um tribunal no mês t, segue um processo
SARIMA(0, 0, 0) × (0, 0, 1)
com uma constante, julgue os itens
subsequentes.
A série temporal , em quet = 1, ..., n, e
representa o número de processos judiciaisjulgados por um tribunal no mês t, segue um processo
SARIMA(0, 0, 0) × (0, 0, 1)
com uma constante, julgue os itenssubsequentes.
..., n, é estacionária.Provas
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Determinado órgão público planeja utilizar uma carta de
controle
(de Shewhart) com limites ±2-sigma para monitorar
o desempenho de certo procedimento administrativo.
Considerando a situação acima, julgue os itens a seguir,
assumindo que
(2) = 0,977, em que (z) representa a função de
distribuição acumulada da distribuição normal padrão.
A razão da capacidade do processo controle
(de Shewhart) com limites ±2-sigma para monitoraro desempenho de certo procedimento administrativo.
Considerando a situação acima, julgue os itens a seguir,
assumindo que
(2) = 0,977, em que (z) representa a função dedistribuição acumulada da distribuição normal padrão.
é igual a
, em que LSC e LIC são, respectivamente, os limites superior e inferior de controle e F representa o desvio padrão do processo.Provas
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Determinado órgão público planeja utilizar uma carta de
controle (de Shewhart) com limites ±2-sigma para monitorar
o desempenho de certo procedimento administrativo.
Considerando a situação acima, julgue os itens a seguir,
assumindo que(2) = 0,977, em que (z) representa a função de
distribuição acumulada da distribuição normal padrão.
A probabilidade de se observar um ponto fora dos limites de controle, mesmo que o processo esteja sob controle, é superior a 0,03.controle
(de Shewhart) com limites ±2-sigma para monitoraro desempenho de certo procedimento administrativo.
Considerando a situação acima, julgue os itens a seguir,
assumindo que
(2) = 0,977, em que (z) representa a função dedistribuição acumulada da distribuição normal padrão.
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Determinado órgão público planeja utilizar uma carta de
controle (de Shewhart) com limites ±2-sigma para monitorar
o desempenho de certo procedimento administrativo.
Considerando a situação acima, julgue os itens a seguir,
assumindo que(2) = 0,977, em que (z) representa a função de
distribuição acumulada da distribuição normal padrão.
Se o processo em questão estiver sob controle, então o valor do ARL (average run length) será superior a 30.controle
(de Shewhart) com limites ±2-sigma para monitoraro desempenho de certo procedimento administrativo.
Considerando a situação acima, julgue os itens a seguir,
assumindo que
(2) = 0,977, em que (z) representa a função dedistribuição acumulada da distribuição normal padrão.
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Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra
aleatória simples
, ..., 
será retirada de uma distribuição W
cuja função densidade é
, em que 
é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
A distribuição assintótica da média amostralaleatória simples
, ..., será retirada de uma distribuição Wcuja função densidade é
, em que é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
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- Estatística InferencialEstimadoresEstimadores de Máxima Verossimilhança
- Estatística InferencialFunções Densidade de Probabilidade
- Probabilidades
Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra
aleatória simples, ..., será retirada de uma distribuição W
cuja função densidade é, em que
é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
O estimador de máxima verossimilhança paraaleatória simples
, ..., será retirada de uma distribuição Wcuja função densidade é
, em que é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
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Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra
aleatória simples, ..., será retirada de uma distribuição W
cuja função densidade é, em que
é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
A moda da distribuição W é igual aaleatória simples
, ..., será retirada de uma distribuição Wcuja função densidade é
, em que é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
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Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra
aleatória simples, ..., será retirada de uma distribuição W
cuja função densidade é, em que
é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
Se U segue uma distribuição uniforme no intervalo [0,1], então a distribuição de W pode ser gerada a partir de U por meio da transformação 4ln(Ualeatória simples
, ..., será retirada de uma distribuição Wcuja função densidade é
, em que é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
1).Provas
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Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra
aleatória simples, ..., será retirada de uma distribuição W
cuja função densidade é, em que
é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
A mediana de W é maior que aleatória simples
, ..., será retirada de uma distribuição Wcuja função densidade é
, em que é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
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Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra
aleatória simples, ..., será retirada de uma distribuição W
cuja função densidade é, em que
é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
O desvio padrão de W é maior quealeatória simples
, ..., será retirada de uma distribuição Wcuja função densidade é
, em que é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
.Provas
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