Considere o modelo de regressão linear simples:

yi = a + bxi + ui,

em que y é a variável dependente, x é a variável explicativa, a é ointercepto, b é o coeficiente de inclinação e u, o termo aleatóriodo modelo.

A partir de uma amostra aleatória, obtém-se as seguintesinformações: 

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Em relação às medidas de estatística descritiva, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) A mediana é dada pela posição que ocupa a posição (n+1)/2 do conjunto de dados, supondo n o número total de observações. ( ) Uma vantagem do uso do coeficiente de variação de Pearson é permitir a comparação de conjuntos de dados distintos, sem a necessidade de igualdade das unidades de medida.
( ) A curtose mede o achatamento da curva da função de distribuição de probabilidade, sendo igual a 3 no caso da distribuição normal.
As afirmativas são, respectivamente,

Considere o modelo de regressão:
Y = XB + u,
sendo Y um vetor nx1, X uma matriz nxk, B um vetor kx1 e u um vetor nx1. Y é a variável dependente, X representa um conjunto de regressores, B os parâmetros populacionais do modelo e u o termo aleatório.
As hipóteses a seguir são necessárias para que o estimador de MQO de B seja não viesado, à exceção de uma. Assinale-a.

Considere o modelo de séries temporais
yt=bt+yt-1+ut.
em que t é uma tendência temporal, b é o parâmetro do modelo, e ut é um ruído branco que segue distribuição N(0, ?2) e apresenta autocovariância nula.
Considere y0 = 0.
Logo, a média e a variância de yt serão iguais, respectivamente, a

Considere o modelo de regressão estimado:
Wi = 0,5 + 0,1*Ei + 0,2*Di + ui,
em que wi é o logaritmo neperiano do salário, Ei é o logaritmo neperiano dos anos de estudo e Di é uma variável binária igual a 1 se homem e a 0 se mulher.
Considere que todas as estimativas são estatisticamente significativas a 1%.
A partir das estimativas acima, é possível concluir que, em média,

Seja X uma variável aleatória com distribuição de Poisson com parâmetro ?, ou seja X ~ P(?) dada por: 
P(X = k) = e-??k / k! para k = 0, 1, 2, ... .

Analise as afirmativas abaixo.
I. O valor esperado e a variância de X é dada por ?. II. A distribuição de Poisson é uma aproximação da distribuição geométrica. III. A distribuição de Poisson é utilizada na análise de dados de contagem.

Assinale a alternativa correta. 

Suponha que numa linha de produção, de cada 100 peças produzidas, 10 são defeituosas. Para um controle de qualidade, 5 peças são sorteadas ao acaso e sem reposição. Assinale a alternativa que apresenta a probabilidade de se obter pelo menos uma peça defeituosa. 

Leia a seguinte afirmativa:
“Suponha X1, X2, ..., Xn uma amostra aleatória de uma variável contínua com função de densidade f(x, ?). Se f(x, ?)= h(x), g(T, ?), conhecido como o critério da fatoração de Fiher-Neyman, então T(X) _______”.
Assinale a alternativa que preencha corretamente a lacuna.

Com relação ao valor-p, analise as afirmativas a seguir e dê Valores Verdadeiro (V) ou Falso (F):
( ) O valor-p é a probabilidade de ter os resultados observados de um teste, assumindo que a hipótese nula está correta. ( ) O valor-p pode ser considerado como o nível de significância marginal dentro de um teste de hipótese estatística que representa a probabilidade da ocorrência de um determinado evento. ( ) O valor de p é usado como uma alternativa aos pontos de rejeição para fornecer o menor nível de significância no qual a hipótese nula seria rejeitada. ( ) Um valor de p menor significa que há uma evidência mais forte a favor da hipótese alternativa.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo:

Assinale a alternativa que apresenta, no Excel, por qual função é feito o cálculo de s2