O gráfico a seguir mostra o consumo de energia elétrica residencial mensal de um estado brasileiro, em kW, no período de janeiro de 1999 a dezembro de 2009.

Analisando o gráfico, conclui-se que a série

Uma pequena empresa, visando ao controle de gastos, utiliza o modelo ARMA para fazer previsões da quantidade de correspondências que irá remeter no mês seguinte, aplicando

!$ X_t- \mu=0,4 (X_{t-1}- \mu)+a_t !$,

onde !$ \mu=990 !$ e !$ a_t !$ é ruído branco normal com variância !$ σ^2=36 !$. No mês de setembro de 2010, a quantidade de correspondências remetidas foi de 1.010. Um intervalo de confiança de aproximadamente 95% como previsão para outubro de 2010 é

Em um processo de fabricação de folhas de papel de carta, deseja-se controlar a espessura dos itens produzidos por intermédio de gráficos de !$ \bar{X} !$ e S, supondo que as espessuras sigam distribuição normal. A espessura das folhas, de acordo com as especificações, deve estar entre 0,1 mm e 0,2 mm. Média e desvio padrão estimados do processo são, respectivamente, 0,13 mm e 0,02 mm.

A capacidade real desse processo é

O gráfico abaixo ilustra o comportamento da temperatura média mensal em uma determinada região do estado de São Paulo.

A partir da análise do gráfico, conclui-se que a série

Análise fatorial é uma técnica multivariada que tem como um de seus objetivos a redução da dimensão do conjunto de dados. Para essa técnica, as quantidades que podem substituir as variáveis originais com fins de redução de dimensão são as denominadas

Considere um intervalo de confiança de 90%, simétrico, para a média !$ \mu !$ de uma população com distribuição normal [5; 15].

Seja uma cadeia de Markov com espaço de estados !$ \{1,2,3\} !$ e matriz de transição

!$ P= \begin{bmatrix} 0 & 1/3 & 2/3 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1/6 & 1/2 & 1/3 \end{bmatrix} !$.

Os tempos de vida X (em 100 horas) dos itens produzidos em uma fábrica seguem distribuição exponencial de parâmetro !$ λ !$:

!$ f(x)= λe^{-λx}, x > 0 , λ > 0 !$.