Questões da Prova CESPE - 2016 - FUNPRESP-JUD - Analista - Atuária
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Um processo estacionário autorregressivo de ordem 1 é escrito como Zt = 0,7Zt-1 + at , em que at é um ruído branco e t é um número inteiro. Com relação a esse processo, julgue o seguinte item.
A autocorrelação entre Zt
e Zt-2 é igual ou inferior a 0,5.
Um processo estacionário autorregressivo de ordem 1 é escrito como Zt = 0,7Zt-1 + at , em que at é um ruído branco e t é um número inteiro. Com relação a esse processo, julgue o seguinte item.
Se Φk representa a autocorrelação parcial entre Zt
e Zt-k,
então Φ5 = 0.
Em um modelo de regressão linear simples na forma , em que k = 1,..., n, a é o coeficiente do modelo, YK representa a resposta produzida pelo k-ésimo elemento da amostra, XK denota o valor de uma variável regressora pertinente ao k-ésimo elemento da amostra e εk o erro aleatório com média zero e variância v. No que se refere a esse modelo, julgue o item que se segue.
O estimador de mínimos quadrados ordinários do coeficiente a é a correlação linear de Pearson entre a variável resposta Y e a variável regressora X2.Em um modelo de regressão linear simples na forma , em que k = 1,..., n, a é o coeficiente do modelo, YK representa a resposta produzida pelo k-ésimo elemento da amostra, XK denota o valor de uma variável regressora pertinente ao k-ésimo elemento da amostra e εk o erro aleatório com média zero e variância v. No que se refere a esse modelo, julgue o item que se segue.
Caso o erro aleatório siga a distribuição normal, a resposta Yk
também seguirá a distribuição normal com média igual a e variância igual a v.
Em um modelo de regressão linear simples na forma , em que k = 1,..., n, a é o coeficiente do modelo, YK representa a resposta produzida pelo k-ésimo elemento da amostra, XK denota o valor de uma variável regressora pertinente ao k-ésimo elemento da amostra e εk o erro aleatório com média zero e variância v. No que se refere a esse modelo, julgue o item que se segue.
Se representa o modelo ajustado pelo método da
máxima verossimilhança, então