Considere:

I. Estimado o modelo ARMA, a verificação se o mesmo é ou não adequado pode ser feita pelo teste de Box-Pierce, que se baseia na função de autocorrelação parcial dos resíduos estimados.

II. Um modelo AR(1) com parâmetro autoregressivo igual a 0,6 é estacionário mas não necessariamente invertível.

III. Se o modelo ajustado a uma série temporal é dado por onde é o ruído branco de média zero e variância 1, então a previsão da série de origem t e horizonte 2 é igual a zero.

Está correto o que se afirma APENAS em

Se a função geratriz de momentos da variável aleatória X é dada por então a média da variável aleatória Y = 0,5X - 6 é igual a

A função de distribuição acumulada da variável aleatória discreta X é dada por:



Sendo E(X), Mo(X) e Md(X), respectivamente a média, a moda e a mediana de X, então o valor de E(X) + 2Mo(X) - 3Md(X) é

Considere

I. Parâmetro é uma medida usada para descrever uma característica populacional.

II. Estimador é uma característica numérica da amostra e deve ser tal que seu valor esperado seja igual ao parâmetro populacional ao qual ele está estimando.

III. A amostragem sistemática é sempre menos precisa do que a amostragem aleatória simples.
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IV. Se são, respectivamente, o parâmetro e seu estimador, diz-se que o estimador é viciado.

Está correto o que se afirma APENAS em

Todos os funcionários de 5 grupos de trabalho com 6 funcionários cada um, escolhidos aleatoriamente, são designados para realizar uma tarefa, independentemente. O tempo que cada um dos 30 funcionários levou para concluir a tarefa é anotado. Deseja-se saber, a um determinado nível de significância, se os tempos médios dos grupos para a realização da tarefa são iguais. Considere algumas informações do quadro de análise de variância:



Se o valor da estatística F (F calculado) utilizado para testar a igualdade dos tempos médios apresentou um valor igual a 20, então X é igual a

Dado que a média das observações de Y é igual ao dobro da média das observações de X, então a média das observações de Y é

Em 3 cidades X, Y e Z foram escolhidos aleatoriamente, em cada uma, 50 consumidores de um produto. Deseja-se saber, ao nível de significância de 5%, se o nível de satisfação do produto depende da cidade onde ele é consumido. Em cada cidade foi perguntado, independentemente, para cada consumidor quanto à satisfação do produto. O resultado pode ser visualizado pela tabela abaixo.



Utilizou-se o teste qui-quadrado para analisar se existe dependência do nível de satisfação com relação às cidades.

Dados: Valores críticos da distribuição qui-quadrado P[(qui-quadrado com n graus de liberdade < valor tabelado) = 95%].



O valor do qui-quadrado observado e a conclusão se o nível de satisfação depende da cidade, ao nível de significância de 5%, é

Em uma grande empresa, n empregados, escolhidos aleatoriamente, são submetidos a um teste que mede o conhecimento da língua inglesa. Decide-se dar um curso de inglês para estes funcionários, durante um ano. Após este período, todos são submetidos a um novo teste, notando-se que 62,5% dos empregados apresentaram melhora e os restantes foram melhores no primeiro teste. Para decidir se o curso funcionou, a um nível de significância a, utilizou-se o teste dos sinais, atribuindo sinais positivos para os empregados que apresentaram melhora e sinais negativos para os que foram melhores no primeiro teste. Seja p a proporção populacional de sinais positivos e as hipóteses (hipótese nula) e (hipótese alternativa). O valor do escore reduzido, sem a correção de continuidade, utilizado para comparação com o valor crítico z da distribuição normal padrão (Z), tal que a probabilidade P(Z > z) = a, é igual a 2,0. O valor de n é igual a