Estudos revelam que 95% dos erros de digitação de uma sequência numérica — como, por exemplo, um código de barras ou uma senha — são a substituição de um algarismo por outro ou a troca entre dois algarismos da mesma sequência; esse último tipo de erro corresponde a 80% dos casos. Considerando esses fatos e que a senha de acesso de um usuário a seu provedor de email seja formada por 8 algarismos, escolhidos entre os algarismos de 0 a 9, julgue o item.

Se, ao digitar a sua senha, o usuário cometer um erro do tipo substituição de um algarismo por outro, então a probabilidade de que tal substituição ocorria no primeiro algarismo da senha será igual a 0,1.

Estudos revelam que 95% dos erros de digitação de uma sequência numérica — como, por exemplo, um código de barras ou uma senha — são a substituição de um algarismo por outro ou a troca entre dois algarismos da mesma sequência; esse último tipo de erro corresponde a 80% dos casos. Considerando esses fatos e que a senha de acesso de um usuário a seu provedor de email seja formada por 8 algarismos, escolhidos entre os algarismos de 0 a 9, julgue o item.

Infere-se das informações que a probabilidade de um erro ocorrido na digitação de uma sequência numérica ser do tipo substituição de um algarismo por outro é de 15%.

No que se refere aos aspectos econométricos relacionados à cointegração, julgue o item subsecutivo.

Duas séries não estacionárias I(1) são ditas cointegradas se o resíduo da regressão y_t = a + βx_t + u_t for integrado de primeira ordem, ou seja, u_t ~ I(1) com y_t ~ I(1) e x_t ~ I(1).

Julgue o item seguinte, relativo à violação das suposições básicas dos modelos clássicos de regressão.

A violação da suposição de homocedasticidade dos resíduos afeta a distribuição de probabilidade dos estimadores sem afetar, contudo, o seu valor esperado.

Julgue o item seguinte, relativo à violação das suposições básicas dos modelos clássicos de regressão.

Na presença de multicolinearidade, a variância e a covariância dos estimadores serão afetadas, sendo possível que sejam alterados tanto os sinais quanto a magnitude dos estimadores.

Acerca das propriedades dos estimadores de MQO em regressão linear simples, julgue o item subsequente.

A suposição de homocedasticidade é fundamental para mostrar que os estimadores de MQO são não viesados.

Acerca das propriedades dos estimadores de MQO em regressão linear simples, julgue o item subsequente.

De acordo com a hipótese de consistência do estimador de MQO, à medida que o número de observações aumenta, o valor esperado do estimador converge para o valor do parâmetro a ser estimado e a variância do estimador converge para zero.

Acerca da série temporal {X_t }, julgue o item subsecutivo.

Se θ = 5, o processo {X_t } não é estacionário.

Acerca da série temporal {X_t }, julgue o item subsecutivo.

A média e a variância do processo {X_t } são, respectivamente, iguais a 0 e 1.

Para avaliar o desempenho do transporte público por ônibus em determinada cidade, realizou-se um estudo estatístico mediante o uso de técnicas de análise multivariada de dados. Por meio desse estudo, foram identificados os grupos (homogêneos) de usuários, considerando-se a satisfação global dos serviços de transporte público, assim como os principais fatores que influenciam na opinião sobre esses serviços. O estudo identificou, por exemplo, aspectos como confiabilidade, segurança, tarifa e locais de parada como os mais importantes para se discriminar os usuários insatisfeitos daqueles que se consideram satisfeitos.

No que se refere aos métodos estatísticos de análise multivariada empregados na situação descrita acima, julgue o seguinte item.


Por meio da análise de correspondência, é possível representar as relações existentes em um conjunto de dados quantitativos com base em uma árvore de decisão. Essa técnica permite associar os aspectos confiabilidade, segurança, tarifa e locais de parada com o grau de satisfação dos usuários do serviço público de transporte.

Considerando que W(t) represente um processo gaussiano com E[W(t)] = 0 e Var[W(t)] = t, em que t > 0, julgue o próximo item.

O processo W(t) não é estacionário.

Considerando que W(t) represente um processo gaussiano com E[W(t)] = 0 e Var[W(t)] = t, em que t > 0, julgue o próximo item.

Se s < t, então a função de covariância desse processo será Cov[W(s), W(t)] = t -s.

Considerando que um pesquisador, usando métodos computacionais, deseje estudar o impacto dos congestionamentos urbanos no consumo de combustível e no meio ambiente e que, para isso, deva gerar uma variável aleatória uniformemente distribuída no intervalo [0,1] (U), uma variável aleatória normal padrão (Z) e uma variável aleatória exponencial com média unitária (Y), julgue o item que se segue.


Uma realização da variável aleatória U pode ser gerada com base em um algoritmo computacional denominado Jackknife.

Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.

O produto X_1i X_2i , que se denomina interação, permite representar o efeito multiplicativo da idade e do logaritmo natural do tempo de trabalho na pressão arterial diastólica média de um motorista.