O tempo gasto (em dias) na preparação para determinada operação policial é uma variável aleatória X que segue distribuição normal com média M, desconhecida, e desvio padrão igual a 3 dias. A observação de uma amostra aleatória de 100 outras operações policiais semelhantes a essa produziu uma média amostral igual a 10 dias.

Com referência a essas informações, julgue os itens que se seguem, sabendo que P(Z > 2) = 0,025, em que Z denota uma variável aleatória normal padrão.

Considerando-se o teste da hipótese nula H0: M # 9,5 dias contra a hipótese alternativa H1: M > 9,5 dias, adotando-se o nível de significância igual a 1%, não haveria evidências estatísticas contra a hipótese H0.

Um experimento foi realizado para avaliar a durabilidade de três marcas diferentes de baterias. Para cada marca, foram observados aleatoriamente 12 tempos de duração, perfazendo-se uma amostra total de 36 observações.

Considerando que se pretenda testar a hipótese nula H0: “as três marcas proporcionam as mesmas distribuições dos tempos de duração das baterias” contra a hipótese alternativa H1: “há pelo menos duas distribuições distintas dos tempos de duração das baterias”, julgue os próximos itens.

As hipóteses H0 e H1 podem ser testadas mediante aplicação do teste de Birnbaum-Hall, em que a estatística do teste, do tipo Cramér-von Mises, considera a soma dos quadrados das diferenças entre as distribuições empíricas dos tempos de du... Ver mais

Define-se como série temporal qualquer conjunto de observações ordenadas no tempo, podendo apresentar até quatro componentes. O modelo de decomposição aditivo (Xt = Ct + Tt + St + It) considera que uma série temporal é resultante da soma das componentes

A respeito de séries temporais, julgue os itens seguintes. A série temporal {xt; t = 0, 1, 2, ...} expressa por xt = xt - 1 + et, em que et é um termo de variação com média zero e variância constante, é denominada ruído branco.

A respeito de séries temporais, julgue os itens seguintes. A série temporal modelada por yt = 0,6yt - 1 + 1,2t + et é uma série autorregressiva AR(1) com tendência.

Considere o seguinte modelo de regressão linear simples:

Considere o modelo de regressão linear simples a seguir.

Suponha um modelo de regressão que busca explicar o consumo em função da renda, em determinada economia, em que o coeficiente de regressão da variável independente é positivo. Com base apenas nessas informações, assinale a alternativa correta.

Analisando um gráfico de dispersão referente a 10 pares de observações (t, Yt) com t = 1, 2, 3, ... , 10, optou-se por utilizar o modelo linear Yt = α + βt + εt com o objetivo de se prever a variável Y, que representa o faturamento anual de uma empresa em milhões de reais, no ano (2007 + t). Os parâmetros α e β são desconhecidos e εt é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. As estimativas de α e β (a e b, respectivamente) foram obtidas por meio do método dos mínimos quadrados com base nos dados dos 10 pares de observações citados. Se a = 2 e a soma dos faturamentos dos 10 dados observados foi de 64 milhões de reais, então, pela equação da reta obtida, a previsão do faturamento para 2020 é, em milhõe... Ver mais