Seja uma série temporal!$ \left\{Y_t\right\}_{t=1}^n !$ mensal de média zero gerada por um processo SARIMA(0,1,0)(1,0,0). Sendo !$ e_t !$ um termo de erro aleatório correspondente a um ruído branco gaussiano e ϴ, ɸ, ɸ₁ e ɸ₂ parâmetros do modelo, a equação apropriada ao processo especificado para essa série temporal é:

Um pesquisador está interessado em determinar o tamanho da amostra necessária para a realização de uma pesquisa, cujo objetivo é estimar a prevalência da obesidade em uma grande população. Para atingir tal objetivo, o método de amostragem aleatória simples será aplicado. Estudos anteriores forneceram a estimativa de que 80% dos indivíduos da população que será pesquisada não são obesos. Assumindo uma estimação com nível de confiança de 95% e uma margem de erro máxima de 5%, o tamanho mínimo de amostra necessário é:

(Dados: P(Z ≤ 1,28) = 0,90; P(Z ≤ 1,64) = 0,95 e P(Z ≤ 1,96) = 0,975; onde Z é uma variável aleatória com distribuição normal com média 0 e variância 1.)

A chefe do setor de estatística de certa Defensoria Pública distribuiu, aleatoriamente, os funcionários responsáveis por fazer uma avaliação inicial dos processos recebidos pelo órgão em quatro equipes. O número de funcionários por equipe variou entre 4 e 6. Cada equipe trabalhou sob uma abordagem diferente ao fazer a avaliação de um dado processo e o tempo gasto para realização da tarefa foi anotado para cada funcionário. Devido às condições do experimento, definiu-se que um método não-paramétrico será utilizado para verificar se a distribuição do tempo gasto para avaliação do processo é a mesma sob as quatro abordagens. Dentre os testes a seguir, qual seria indicado para aplicação neste estudo?

Determinado teste de hipóteses, baseado na distribuição t de Student, foi realizado para verificar se existem evidências de que o nível médio de emissão atmosférica de certo poluente por uma empresa do setor têxtil é superior a 10 partes por milhão (ppm). Uma amostra de 17 medições do nível de emissão atmosférica da empresa em ppm foi coletada e o valor observado da estatística de teste foi 3,84. O comando que fornece o valor correto para o p-valor do teste através do software R é:

Em estatística descritiva, as medidas de forma visam descrever características adicionais sobre as distribuições dos dados, complementando os aspectos representados pelas medidas de posição e de variabilidade. A assimetria e a curtose são exemplos de medidas descritivas de forma. De acordo com o exposto, assinale a alternativa INCORRETA.

Sabe-se que a altura dos estudantes de uma universidade é modelada por uma distribuição normal com média desconhecida e desvio-padrão de 12 cm. Em um primeiro estudo, a partir de uma amostra com 64 estudantes dessa universidade, construiu-se o intervalo de confiança [167,54 ; 172,46] para a média populacional. Em um segundo estudo, uma amostra de tamanho 4 vezes maior foi coletada e foi obtida a mesma média amostral. Usando o mesmo nível de confiança do intervalo construído no primeiro estudo, o intervalo de confiança para a média populacional associado ao segundo estudo é dado por:

As variáveis aleatórias independentes X₁ e X₂ representam o teor de argila em duas amostras de solo e são identicamente distribuídas de acordo com uma distribuição uniforme (0,1). Seja Y o mínimo dessas duas variáveis aleatórias, isto é, Y = min (X₁, X₂). Qual o valor de P (Y > 0,7)?

Uma máquina é responsável por encher pacotes de café automaticamente. Sabe-se que a quantidade de café colocada em cada pacote pela máquina é normalmente distribuída com média de 500 gramas e variância de 144 gramas². Para que o controle de qualidade dessa máquina seja realizado, coletou-se uma amostra aleatória de 36 pacotes de café enchidos por ela. Se a máquina estiver funcionando corretamente, a probabilidade do peso médio dos 36 pacotes diferir de 500 gramas por, no máximo, 4 gramas é:

(Obs: Z é uma variável aleatória normal com média 0 e variância 1.)

Considere uma amostra (X₁, X₂, ..., X_n) de tamanho n de uma variável aleatória que descreve uma característica de interesse de uma população. Seja {T_n} uma sequência de estimadores de θ, um parâmetro desta população que se deseja estimar. Sobre o processo de estimação desse parâmetro, analise as afirmativas a seguir.

I. O estimador T₁ é viesado para θ se E (T₁) = θ

II. A sequência {Tn} de estimadores de θ é consistente se, para todo ε > 0, P {|T_n – θ|< ε} → 0 quando n → ∞.

III. Sejam T₂ e T₃ dois estimadores não viesados de θ. Se Var(T₂) < Var(T₃), então T₂ é mais eficiente que T₃.

Está correto o que se afirma em

O valor esperado é frequentemente usado por empresas comerciais para determinar o retorno de algum investimento. Por exemplo, suponha que um determinado investimento possa proporcionar um retorno anual de 5% com uma probabilidade de 0,95 e também possa proporcionar um retorno anual de R% com uma probabilidade de 0,05. Se o retorno esperado desse investimento no ano é 3,75%, qual o valor de R?