Considere o método de suavização exponencial simples para previsão. Suponha que a taxa de amortecimento seja 0,9, e que a previsão de 1 passo à frente na origem t = 100 é

Se X₁₀₁= 55, qual é a previsão de 1 passo à frente em t = 101?

Considere o modelo de séries temporais cuja equação é dada por (1- L)(1+0,4L⁷ ) X_t =(1-0,3L+1,2L² )ε_t , ε_t ~N(0, σ²_ε ), levando em conta polinômios autoregressivos e médias móveis, ambos completos.

Tal modelo é um

As variáveis aleatórias X e Y são independentes. A variável X segue uma distribuição Normal com média 4 e variância 16, e a Y segue uma distribuição Normal com média 9 e variância 1.

A distribuição de X - Y é Normal com

Seja o modelo autorregressivo integrado médias móveis ARIMA(2,1,0) representado pela equação

X_t = (1+⌀₁ )X_t-1 + (⌀₂ - ⌀₁ )X_t-2 - ⌀₂ X_t-3 +ε_t , onde ε_t ~RB(0, σ²_ε ).

O valor da função de autocorrelação no lag 1 da forma estacionária de X_t é dada por

Com o objetivo de avaliar a eficácia de um discurso político na opinião dos eleitores, foi realizado um grupo focal que avaliou as reações de uma amostra de eleitores sobre o discurso. A ideia é medir a significância das mudanças de opinião nos ouvintes, resultantes do discurso. A Tabela abaixo apresenta os movimentos dos pareceres dos 30 ouvintes que participaram do estudo.

A hipótese nula de indiferença dos eleitores na amostra em relação ao discurso deverá ser refutada para valores da estatística acima de 3,8, a 5% de significância.

Assim sendo, com base nos resultados da amostra, conclui-se que o discurso

Considere um modelo de regressão linear simples de Y, expressa em 1.000 habitantes, e em X, expressa em US$, na forma Y = β₀ + β₁ X + ε, e suponha que se queira mudar a escala de X para R$ ao câmbio de US$1 = R$ 3,00, mas deixando Y na escala original.

Assim sendo, a repercussão dessa mudança para os valores estimados dos coeficientes linear e angular, b_o e b₁ , respectivamente, para a variância residual do modelo, S² , e para o valor da estatística t do teste H_o : β₁ = 0 será:

Seja X uma variável aleatória com função de distribuição acumulada

O terceiro quartil da distribuição de X é

Seja X = (X₁ X₂ X₃ ) ^t , com função de densidade

A densidade condicional de X₁ dado X₂ é

Um modelo de regressão linear simples, Y = β₀ + β₁ X + ε, foi aplicado para explicar o consumo de um certo bem em função da taxa de desemprego. Uma amostra aleatória de tamanho 40 foi selecionada e forneceu a informação de que, para cada elevação de 1% na taxa de desemprego, a demanda diminui em 1.000 unidades. A tabela de ANOVA apresenta informações para testar a significância do modelo, fornecendo a estatística do teste F = 400 com Fsig = 9,0 × 10^-22.

O valor da estatística t de Student para o teste da significância de β₁ é