As auto-correlações parciais fora dos limites de confiança de 95% indicam que a série temporal não é estacionária. 
Considerando a tabela acima, que apresenta a movimentação anual de cargas no porto de Santos de 2003 a 2007, em milhões de toneladas/ano e associa as quantidades de carga movimentadas para exportação e importação às variáveis X e Y, respectivamente, julgue os itens subsequentes.
As séries estatísticas apresentadas na tabela formam três séries temporais.
A autocorrelação parcial entre Zt+3 e Zt+6 é igual a zero.
A autocorrelação entre Zt e Zt +h , em que 1 
h 11, é igual a zero.
O modelo SARIMA(0, 0, 0) × (0, 0, 1)12 com uma constante tem a forma (1 - D 12)Zt = (1 - 
D)(1- 
D12 )at , em que D é o operador de atraso, e são os coeficientes da parte de médias móveis ...
A série temporal {Z t}, t = 1, ..., n, é estacionária.
Julgue os itens seguintes, considerando os dados da tabela acima, que apresenta a distribuição do número N de publicações indexadas em periódicos internacionais, por pesquisador, de um centro de pesquisa, referente ao ano de 2006.
A moda e a mediana são iguais, portanto, a distribuição de N é simétrica em torno da mediana.
Os testes de significância se apóiam em dados passados. Em testes de regressão, a questão da significância está baseada no nível de confiabilidade de tais dados. Entre os métodos utilizados estão a estatística F, a análise da variância constante (homocedasticidade...
A reta de regressão é representada pela equação y = a + bx. O coeficiente b é o intercepto e o coeficiente a é a declividade da reta e define o aumento ou a diminuição da variável y por unidade de variação da variável x.
O modelo de regressão quadrática Y = a + bX + cX² + g deve ser ajustado aos dados da seguinte tabela.
Nesse caso, é correto afirmar que
a parábola dos mínimos quadrados tem os parâmetros 
