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A partir de uma amostra aleatória (X1 ,Y1 ), (X2 ,Y2 ),..., (X20 ,Y20 ) foram obtidas as estastísticas: médias X = 12,5 e Y = 19, variâncias amostrais s2x = 30 e s2 y = 54 e covariância Sxy = 36.
Com os dados da questão anterior, determine o valor da estatística F para testar a hipótese nula de que o coeficiente angular da reta do modelo de regressão linear simples de Y em X é igual a zero.
t = mês 1 2 3 4 5 6
yt 3 4 5 6 8 10
Adotando-se para os dados o modelo yt = α + ßt + εt t = 1, 2, 3, ..., onde α e ß são parâmetros desconhecidos e εt é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear simples obtém-se, pelo método de mínimos quadrados, como estimativa de ß o valor aproximado de 1,37. Fazendo uso deste valor aproximado, o valor de α e a previsão do número de vendas para o mês 7 são dados, respectivamente, por
Os resultados dos ensaios realizados e o coeficiente de correlação referente à experiência I estão apresentados nas tabelas a seguir.

Considerando-se que, com o aditivo II, o índice de octanagem cresceu sistematicamente 10% em relação ao índice obtido com o aditivo I, para os mesmos % de aditivo, o valor de X é

Considere o diagrama acima, formado por três subsistemas, representando a estrutura operacional de um sistema eletrônico. A probabilidade de cada componente operar adequadamente está explicitada no diagrama.
Para que o sistema funcione, é necessário que o subsistema C e pelo menos um dos componentes de cada um dos subsistemas A e B funcionem. Supondo-se que os componentes operem de forma independente, a probabilidade de que o sistema funcione é


A partir desses dados , conclui-se que os resíduos do modelo

Sejam as variáveis aleatórias Y e X tais que Yi = θXiαεi sendo εi erros tais que ui = log εi, i = 1,2,...,n sejam variáveis aleatórias independentes distribuídas normalmente, com média zero e variância σAplicando logaritmos na base 10,segue que Zi = log Yi e Wi = logXi.
Utilizando-se um modelo de regressão linear, obteve-se a seguinte equação:
De acordo com esses dados, as estimativas de são

Se o custo provocado por uma avaria de duração x é uma variável aleatória Y = X² , o custo esperado pelas avarias nesse setor é
I – Para cada aumento de uma unidade na variável X1 corresponderá um decréscimo de 0,04 na variável Y, permanecendo inalterada a variável X2 .
II – A variância residual do modelo considerado é 0,6 (kilowatt/hora)² .
III – O intervalo bilateral de 95% de confiança para o custo do carvão é, aproximadamente, ]0,07;0,11[
Está correto o que se afirma em
No jogo dilema dos prisioneiros, cujos resultados estão apresentados na tabela a seguir, a estratégia (não confessar, não confessar) é uma estratégia estritamente dominante.


Sobre esse modelo, considere as seguintes afirmativas:
1. Os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos parâmetros , a β1e β2 são eficientes dentro da classe de estimadores lineares.
2. Os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos parâmetros β1 e β2 são eficientes se a hipótese de ausência de autocorrelação dos erros não for violada.
3. Os estimadores de mínimos quadrados ordinários de β1 e β2 serão viesados se a hipótese de homoscedasticidade for violada.
4. o estimador de mínimos quadrados ordinários de ?2i torna-se inconsistente e viesado se x1i for omitido da regressão.
5. A variância dos resíduos β2i tem média amostral zero por construção.
Assinale a alternativa correta.