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Considere as informações referentes a uma população de tamanho N = 100, dividida em 3 estratos.

Retirando-se uma amostra de tamanho 20 com reposição,
com partilha proporcional entre os estratos, a variância do
estimador
é a média amostral de
cada estrato, é dada por
Considere o histograma da variável X.

O valor da mediana de X é
e md, respectivamente média e mediana de
Xi
, i = 1, 2, ... n, e 
Considere as seguintes afirmações sobre estas estatísticas:
I. S2 é um estimador não viciado de σ2. II.
é um estimador consistente para µ.
III.
tem variância menor do que S2.
IV.
, como estimador de θ, é mais eficiente do que md.
Está correto o que se afirma em
I. Os estimadores de mínimos quadrados usuais são viciados e não têm variância mínima.
II. Uma forma de se detectar a existência de heterocedasticidade é através da análise de resíduos.
III. As estimativas das variâncias dos parâmetros estimados pelo método de mínimos quadrados usuais serão viciadas.
IV. Uma forma de se detectar a existência de heterocedasticidade é através do método de Newton-Raphson.
Está correto o que se afirma APENAS em
Ho: µ = 150 (σ2 = 100) contra Ha: µ = 140 (σ2 = 225),
com base numa amostra de 100 observações, a região crítica apropriada ao teste, dada em termos da média amostral
, para que a probabilidade de se cometer erro
do tipo I seja igual à de se cometer erro do tipo II, é
dada por Então um modelo do tipo SARIMA (0, 1, 1) × (0, 0, 1)12 é dado por:
Considere o modelo de regressão linear com k variáveis independentes e com intercepto
y = Xβ + ε ,
onde
y e ε são vetores aleatórios bi-dimensionais
X é a matriz de planejamento 2 por (k + 1)
β é o vetor de parâmetros (k + 1) dimensional.
Considere o modelo de regressão linear com k variáveis independentes e com intercepto
y = Xβ + ε ,
onde
y e ε são vetores aleatórios bi-dimensionais
X é a matriz de planejamento 2 por (k + 1)
β é o vetor de parâmetros (k + 1) dimensional.
Seja X uma variável aleatória com função densidade de probabilidade dada por:

então P ( X > 4 | X > 2) é igual a
