Define-se Função Risco ou Taxa de Falhas da distribuição da variável aleatória t a razão entre a função densidade de probabilidade f(t) e o complemento da função distribuição acumulada F(t), ou seja, \( \lambda(t)=\dfrac{f(t)}{1-F(t)} \). Então, é correto afirmar que

O planejamento do orçamento de um estado exige a previsão do consumo de um item de escritório. O estatístico responsável por essa previsão ajustou um modelo ARIMA autorregressivo de 2a. ordem à série temporal de 80 registros mensais desse consumo existente. Os resultados obtidos foram:

O modelo ajustado à série temporal é

Sabe-se que um processo autorregressivo é estacionário quando as raízes do polinômio característico \( \phi \)(B) jazem fora do círculo unitário, ou seja, |B| > 1. A condição para que o processo da estrutura \( AR(1)Z_t = \phi_1Z_{t-1}+a_t \) seja estacionário é

Seja uma série temporal \( Z_t \) não estacionária, mas que se torna estacionária após a troca do nível médio ou inclinação por diferenciação. Desse modo, resulta a série estacionária \( \omega_t=\nabla^dZ_t \) com \( d \) sendo o grau de diferenciação. É correto afirmar que a série recebe a classificação de

Um estatístico que necessitava prever a demanda de certo material escolar em uma região do estado, observou a Série Temporal semanal registrada dessa demanda Zt = {21, 20, 23, 20,19, 23, 24, 25}. Então, aplicou a técnica de alisamento das Médias Móveis Simples com 2 termos. A série temporal alisada obtida foi:

O tanque de gasolina de um posto não recebe abastecimento do combustível de forma completamente previsível. A entrega da gasolina ao posto, em qualquer dia, é igualmente provável para a altura do líquido na caixa de 1,5 m, 1,75 m ou 2,00 m. A demanda de gasolina é, também, variável e pode necessitar das quantidades equivalentes a 1,25 m, 1,50 m ou 1,75 m no tanque. Essa demanda também é equiprovável. Considerando o abastecimento de gasolina como a variável aleatória X e a demanda como a variável aleatória Y e as duas como independentes, é correto afirmar que

O Gráfico de Caixa e Bigodes a seguir representa uma amostra de observações.

É correto afirmar que

Seja a amostra aleatória de tamanho n = 4, [5, 8, 2, 1]. A descrição numérica dessa amostra forneceu as seguintes estatísticas amostrais para estimar os parâmetros média, mediana, desvio-padrão, coeficiente de variação e erro padrão da média da distribuição de origem da amostra. Essas estatísticas são, respectivamente,

A mídia eletrônica brasileira divulgou recentemente que a Equipe de Pesquisa da WWWIQ Test apontou que o QI médio brasileiro é de 83. Um estatístico resolveu entrevistar uma amostra aleatória de tamanho n = 20 servidores públicos de certo órgão público aplicando o mesmo questionário teste do órgão internacional para testar a hipótese de que os servidores têm o mesmo QI médio dos brasileiros em geral. Teste com nível de significância de 5% para testar a hipótese nula H₀: \( \mu \) = 83 contra a hipótese alternativa H₁: \( \mu \) > 83. As estatísticas amostrais

obtidas foram: média amostral x = 92 e desvio- padrão s = 2 e a amostra foi aceita como oriunda

da Distribuição Normal. Com base nesses números, o estatístico pode afirmar corretamente que a estatística do teste foi de

Um estatístico criou no Programa Computacional R o gráfico temporal de um arquivo de compras efetuadas em 24 meses com largura de 4.875, altura de 2.5 e tamanho do ponto 8. O gráfico obtido foi o seguinte:

Os procedimentos que ele elaborou no R foram os seguintes:

entrou com o arquivo no R fazendo:

># Entrada dos dados

>compras=c(2815, 2672, ... , 6838, 8357)

>mês=c(1, 2, ... , 23, 24)

E, para obter o gráfico, o estatístico criou mais dois (2) comandos, sendo os seguintes: