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- Estatística InferencialVariáveis AleatóriasVariável Aleatória Discreta
- Estatística InferencialVariáveis AleatóriasVariável Aleatória Contínua
- Probabilidades
Com relação ao Modelo Linear Generalizado (MLG) afirma-se:
I - Uma variável aleatória com distribuição uniforme pode ser variável resposta do MLG.
II - A função de verossimilhança é um critério muito utilizado para verificar o ajuste do MLG.
III - A componente sistêmica do MLG é caracterizada pelas variáveis explanatórias.
É correto apenas o que se afirma em
I - Uma variável aleatória com distribuição uniforme pode ser variável resposta do MLG.
II - A função de verossimilhança é um critério muito utilizado para verificar o ajuste do MLG.
III - A componente sistêmica do MLG é caracterizada pelas variáveis explanatórias.
É correto apenas o que se afirma em
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Os resultados de uma pesquisa são apresentados parcialmente na seguinte tabela.

Sabendo-se que 2 é moda, o menor valor da média é

Sabendo-se que 2 é moda, o menor valor da média é
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As funções densidade de probabilidade (fdp) das variáveis aleatórias X e Y são esboçadas na figura a seguir.
O valor da média da variável aleatória Z=X+2Y é
O valor da média da variável aleatória Z=X+2Y é
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Em uma pesquisa de satisfação, clientes de uma concessionária de veículos avaliam o atendimento atribuindo notas de 0 a 10 (qualquer número real na faixa de 0 a 10). A tabela abaixo apresenta os resultados da pesquisa.

Utilizando o método da interpolação linear, o valor aproximado da mediana é

Utilizando o método da interpolação linear, o valor aproximado da mediana é
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Uma série temporal
é dada por
, sendo Xt um processo gaussiano branco de média nula. Essa série temporal é modelada por um processo
é dada por
, sendo Xt um processo gaussiano branco de média nula. Essa série temporal é modelada por um processoProvas
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Uma fábrica possui duas máquinas que produzem componentes eletrônicos. A máquina AZUL produz 1500 componentes diariamente, enquanto a máquina VERDE produz 500 componentes diariamente. Sabe-se que 2% dos componentes produzidos pela máquina AZUL são defeituosos e que 6% dos componentes produzidos pela máquina VERDE são defeituosos. Os componentes produzidos pelas duas máquinas são misturados e empacotados. Qual a probabilidade, em porcentagem, de que um parafuso escolhido aleatoriamente seja defeituoso?
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A modelagem de Box-Jenkins envolve basicamente três estágios: identificação dos modelos a serem testados, estimação dos parâmetros dos modelos e teste de adequação. No estágio de identificação, as especificações funcionais dos modelos podem ser escolhidas com base na avaliação de correlogramas obtidos a partir da série temporal que se deseja modelar. Com relação aos correlogramas são apresentadas as seguintes afirmativas:
I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.
II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.
III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.
É correto apenas o que se afirma em
I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.
II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.
III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.
É correto apenas o que se afirma em
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O gráfico de setores da figura a seguir apresenta as notas obtidas pelos candidatos de um concurso público. Conforme a legenda desse gráfico, as notas obtidas pelos candidatos variam de 2 até 8, sendo que, por exemplo, 10% dos candidatos obtiveram nota 2.

Sejam Mo e Md a moda e a mediana respectivamente, o valor de Mo + 2 Md é

Sejam Mo e Md a moda e a mediana respectivamente, o valor de Mo + 2 Md é
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A seguinte figura ilustra o diagrama de dispersão das grandezas X e Y.

Empregando regressão linear simples baseada no método mínimos quadrados, a reta de regressão para os dados apresentados no diagrama de dispersão é

Empregando regressão linear simples baseada no método mínimos quadrados, a reta de regressão para os dados apresentados no diagrama de dispersão é
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Os eventos X e Y, associados a um determinado espaço amostral, possuem probabilidades (P(X) e P(Y)) que satisfazem as seguintes inequações
Os eventos X e Y são
Os eventos X e Y sãoProvas
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