Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.

Na análise de séries temporais com dados de alta frequência e com padrões complexos de sazonalidade, o método de Monte Carlo via cadeia de Markov é a técnica com a maior eficiência computacional.

Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.

Considere que uma corrida seja uma sequência de segmentos não vazios de sequências de elementos iguais: por exemplo, a sequência + + + − + + − − − + + + − − − + + + − − consiste em 8 corridas de tamanhos 3, 1, 2, 3, 3, 3, 3 e 2, respectivamente. Nesse caso, no teste Wald-Wolfowitz, em uma amostra de tamanho N, com N₊ valores positivos (+) e N₋ valores negativos (−), o número esperado de corridas é

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A geração de amostras é a etapa de maior custo computacional para a aplicação do método de bootstrap na realização de testes de hipóteses.

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O uso do algoritmo Jackknife para a estimativa de uma média aumenta a variância do valor estimado sem o uso do algoritmo.

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O teste U de Mann-Whitney, para dados distribuídos de acordo com a normal, é equivalente ao teste t-Student para amostras independentes.

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Em testes não paramétricos, a etapa de cálculo da estatística de teste geralmente apresenta uma complexidade computacional inferior à etapa de determinação do p-valor.

Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.

Considerando-se que a presença de intercepto no modelo ARIMA não influencie a log-verossimilhança, então, mantendo-se a ordem (p, q) fixada, para o AIC (Akaike Information Criterion), o modelo com intercepto difere do modelo sem intercepto por 2 unidades.

Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.

As séries temporais podem apresentar sazonalidade, o que impede a sua análise por um modelo de regressão linear.

Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.

Em um modelo de regressão para uma amostra de tamanho n > 1, em que, para uma única covariância e uma precisão p, o menor tamanho amostral necessário é m > 1, o número máximo de variáveis independentes possíveis (N) será = N ( n ∙ m)^p.

Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.

Um modelo de regressão linear não pode ser ajustado a conjuntos de dados com alta dimensionalidade (muitas variáveis preditoras), uma vez que será inviável calcular a matriz de estimação do modelo.