Questões sobre Geral

Em estudos previdenciários, é importante avaliar o tempo de sobrevida dos beneficiários, o qual, em geral, depende do perfil do beneficiário. Esse perfil é composto por um conjunto de características como idade, espécie de benefício (aposentadoria por idade, invalidez etc.), tipo de clientela (urbana/rural), entre outras. Suponha que o tempo de sobrevida de beneficiários com um certo perfil seja uma variável aleatória que segue uma distribuição exponencial com parâmetro 0,1, cuja função densidade é dada por  , para t > 0 e  , para t < 0. Com base nessas informações, julgue os itens seguintes, utilizando, quando necessário, os valores da tabela acima.

Assumindo-se independência entre os beneficiários, se dois beneficiários forem selecionados ao acaso, a probabilidade de que tenham sobrevidas superiores a 7 anos é igual a 0,50.

A vantagem da inferência estatística sobre outros processos de avaliação é justamente a possibilidade de aferição do grau de precisão. As primeiras verificações sobre uma equação de regressão são os testes estatísticos. Basicamente, consistem dos testes de hipóteses sobre a validade do modelo, em si, e da importância isolada de cada uma das variáveis. Quando um modelo de regressão é escolhido, deve-se verificar se ele é adequado para os propósitos a que se destina. Uma ou mais características do modelo podem não se ajustar aos dados da amostra. Então, é importante investigar a aptidão do modelo, antes de qualquer análise mais aprofundada dos resultados. O exame inicial é realizado quanto ao ajustamento do modelo, por meio dos testes de variância e de inferência estatística. O modelo numérico gerado na análise não pode ser generalizado e aceito em qualquer situação. Para que possa ser empregado na estimação de valores, deve obedecer a algumas exigências. Nesse caso, as condições que devem ser satisfeitas, chamadas de pressupostos, hipóteses ou condições básicas, incluem

heterocedasticidade dos resíduos (variância não-constante).

A vantagem da inferência estatística sobre outros processos de avaliação é justamente a possibilidade de aferição do grau de precisão. As primeiras verificações sobre uma equação de regressão são os testes estatísticos. Basicamente, consistem dos testes de hipóteses sobre a validade do modelo, em si, e da importância isolada de cada uma das variáveis. Quando um modelo de regressão é escolhido, deve-se verificar se ele é adequado para os propósitos a que se destina. Uma ou mais características do modelo podem não se ajustar aos dados da amostra. Então, é importante investigar a aptidão do modelo, antes de qualquer análise mais aprofundada dos resultados. O exame inicial é realizado quanto ao ajustamento do modelo, por meio dos testes de variância e de inferência estatística. O modelo numérico gerado na análise não pode ser generalizado e aceito em qualquer situação. Para que possa ser empregado na estimação de valores, deve obedecer a algumas exigências. Nesse caso, as condições que devem ser satisfeitas, chamadas de pressupostos, hipóteses ou condições básicas, incluem

dependência serial dos resíduos.

A vantagem da inferência estatística sobre outros processos de avaliação é justamente a possibilidade de aferição do grau de precisão. As primeiras verificações sobre uma equação de regressão são os testes estatísticos. Basicamente, consistem dos testes de hipóteses sobre a validade do modelo, em si, e da importância isolada de cada uma das variáveis. Quando um modelo de regressão é escolhido, deve-se verificar se ele é adequado para os propósitos a que se destina. Uma ou mais características do modelo podem não se ajustar aos dados da amostra. Então, é importante investigar a aptidão do modelo, antes de qualquer análise mais aprofundada dos resultados. O exame inicial é realizado quanto ao ajustamento do modelo, por meio dos testes de variância e de inferência estatística. O modelo numérico gerado na análise não pode ser generalizado e aceito em qualquer situação. Para que possa ser empregado na estimação de valores, deve obedecer a algumas exigências. Nesse caso, as condições que devem ser satisfeitas, chamadas de pressupostos, hipóteses ou condições básicas, incluem

aleatoriedade das variáveis independentes.

A vantagem da inferência estatística sobre outros processos de avaliação é justamente a possibilidade de aferição do grau de precisão. As primeiras verificações sobre uma equação de regressão são os testes estatísticos. Basicamente, consistem dos testes de hipóteses sobre a validade do modelo, em si, e da importância isolada de cada uma das variáveis. Quando um modelo de regressão é escolhido, deve-se verificar se ele é adequado para os propósitos a que se destina. Uma ou mais características do modelo podem não se ajustar aos dados da amostra. Então, é importante investigar a aptidão do modelo, antes de qualquer análise mais aprofundada dos resultados. O exame inicial é realizado quanto ao ajustamento do modelo, por meio dos testes de variância e de inferência estatística. O modelo numérico gerado na análise não pode ser generalizado e aceito em qualquer situação. Para que possa ser empregado na estimação de valores, deve obedecer a algumas exigências. Nesse caso, as condições que devem ser satisfeitas, chamadas de pressupostos, hipóteses ou condições básicas, incluem

colinearidade perfeita entre pelo menos duas variáveis independentes.