Questões de Concurso
Para tre-sp
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, independentes. Seja
Nessas condições, o valor a tal que
é igual a 
I. Na análise de componentes principais a informação contida em um vetor aleatório
p-dimensional é substituída pela informação contida num vetor aleatório q-dimensional
(q < p), de variáveis aleatórias correlacionadas, denominadas pelo nome de componentes principais.
II. O escalonamento multidimensional é uma técnica matemática apropriada para representar n elementos num espaço de dimensão menor que o original, levando-se em consideração a similaridade que os elementos têm entre si.
III. Na análise de agrupamentos nenhuma variável é definida como dependente ou independente.
Dentre as afirmações acima são verdadeiras APENAS
I. Uma intervenção que afeta uma série temporal pode mudar o nível da série, podendo também afetar a sua variabilidade.
II. De um modo geral, a análise espectral de séries temporais estacionárias decompõe a série em componentes senoidais com coeficientes aleatórios não correlacionados.
III. Para o modelo
onde
é ruído branco de média zero e variância σ2, a previsão de origem t e horizonte 2 é igual 
IV. Se
é ruído branco de média zero e variância σ2 um modelo do tipo
, é estacionário de médias móveis sazonal. Dentre as afirmações acima são verdadeiras APENAS
a função densidade de probabilidade da variável aleatória bidi- mensional contínua (X,Y). A esperança condicional de Y dado que X vale 1, denotadapor E(Y | X = 1), é igual a

Sejam os vetores A = (2 , 0) e B = (1 , 1). Nessas condições, é verdade que a distribuição de
X = número de bolas amarelas selecionadas,
Y = número de bolas pretas selecionadas, f(x, y) a função de probabilidade da variável aleatória bidimensional (X,Y).
Nessas condições f(3,1) é igual a
um vetor de variáveis aleatórias e seja
sua matriz de covariâncias. Seja λ a primeira componente principal da matriz ∑ . Sabendo que a proporção da variância total de X que é explicada por λ é
o valor de x é
onde
é o ruído branco de média zero e variância
é uma constante, considere as seguintes afirmações: I. O processo resultante desse modelo é sempre estacionário.
II. O processo resultante desse modelo só é estacionário se estiverem satisfeitas simultaneamente as condições


III. A função de autocorrelação parcial do processo resultante desse modelo é dominada por uma mistura de exponenciais ou senoides amortecidas.
IV. A função de autocorrelação do processo resultante desse modelo apresenta decaimento exponencial.
Dentre as afirmações acima são verdadeiras APENAS

A probabilidade condicional dada por: P(1 ≤ X ≤ 1,5
X ≤ 1,5) é igual a 
Os valores presentes líquidos dos dois projetos são iguais e a taxa mínima de atratividade é igual a 10% ao ano. O valor de X é igual a