Considere o modelo ARIMA(2,1,0) aplicado à série Xt, Sabendo que as raízes de equação característica são B1 = 3 e B2 = −2, os valores dos parâmetros são

Considere um processo Z testacionário . A função de autocovariância γk definida por  satisfaz as seguintes propriedades:

Estão corretas as afirmativas

Considere a tabela ANOVA (incompleta) a seguir.

Os valores de P, Q, R, S, T e U são, respectivamente,

Com base nos resultados acima, conclui-se que

Ajustou-se um modelo de regressão linear simples a dados provenientes de alguns experimentos executados por um fabricante de concreto, com o objetivo de determinar de que forma e em que medida a dureza de um lote de concreto depende da quantidade de cimento usada para fazê-lo. Quarenta lotes de concreto foram feitos com quantidades diferentes de cimento na mistura, e a dureza de cada lote foi medida após sete dias. Sabendo-se que

o coeficiente de determinação é, aproximadamente,

Dentre os itens abaixo, identifique as premissas básicas para o modelo de regressão.

I - Linearidade do fenômeno medido

II - Variância não constante dos termos de erro (heterocedasticidade)

III - Normalidade dos erros

IV - Erros correlacionados

V - Presença de colinearidade

São premissas APENAS os itens

As principais motivações para usar estimadores de razão e regressão são:

Sendo X e Y duas variáveis aleatórias e E ( ) o operador esperança matemática, em geral, NÃO é correto que

Dois eventos de probabilidade positiva são disjuntos, isto é, não podem ocorrer simultaneamente. Em consequência,