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I. Aquisição de 20% de ações preferenciais da Cia. A, com o objetivo de diversificar suas operações, mas não possuindo influência na administração da mesma.
II. Aquisição de 15% do total das ações da Cia. B, adquirindo somente ações ordinárias, com o objetivo de assegurar fornecimento de matéria-prima (o acionista controlador possui 51% do capital votante).
III. Aquisição de 40% do total das ações da Cia. C, adquirindo apenas ações ordinárias, com o objetivo de aumentar sua participação de mercado (o acionista controlador possui 51% ou mais do capital votante).
Sabendo que as Cias. A, B e C possuem o Capital Social formado por 50% de ações preferenciais e 50% de ações ordinárias, é correto afirmar que a Cia.
, i = 1, 2, 3, as variáveis aleatórias que representam os tempos de montagem das etapas 1, 2 e 3, respectivamente. Sabe-se que essas variáveis são independentes e que têm distribuição normal com parâmetros dados na tabela abaixo: 
A probabilidade de a peça levar entre 374 e 384 minutos para ser montada é igual a

Sendo Mo(X) = moda da variável X e a = [Mo(X)] 2, então P(X < a) é igual a

duas amostras aleatórias independentes, extraídas, cada uma delas com reposição, de duas distribuições uniformes contínuas com parâmetros [0, 8] e [0, 2], respectivamente. Nestas condições a média e a variância da variável aleatória
onde
as respectivas médias amostrais das duas amostras citadas, são dadas, respectivamente, por I. Estimado o modelo ARMA, a verificação se o mesmo é ou não adequado pode ser feita pelo teste de Box-Pierce, que se baseia na função de autocorrelação parcial dos resíduos estimados.
II. Um modelo AR(1) com parâmetro autoregressivo igual a 0,6 é estacionário mas não necessariamente invertível.
III. Se o modelo ajustado a uma série temporal é dado por
onde
é o ruído branco de média zero e variância 1, então a previsão da série de origem t e horizonte 2 é igual a zero. Está correto o que se afirma APENAS em
então a média da variável aleatória Y = 0,5X - 6 é igual aI. O coeficiente de variação de uma variável aleatória X que tem distribuição qui-quadrado com n graus de liberdade é igual

II. Se X e Y são variáveis aleatórias independentes, X sendo normal padrão e Y tendo distribuição qui-quadrado com n graus de liberdade, então a variável
tem distribuição t de Student com (n - 1) graus de liberdade. III Se X tem distribuição gama com parâmetros a e ß, então a média de X é igual a aß.
IV. Se
é o coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis aleatórias X e Y e se Z = aX e W = bY, onde a < 0 e b > 0 (a e b são constantes), então o coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis aleatórias Z e W é ab
. Está correto o que se afirma em
I. Na análise de agrupamentos, os objetos resultantes de agrupamentos devem exibir elevada homogeneidade interna (dentro dos agrupamentos) e reduzida homogeneidade externa (entre agrupamentos).
II. A análise de correspondência não pode ser usada com variáveis do tipo nominal.
III. Na análise discriminante a variável dependente deve ser não métrica, representando grupo de objetos que devem diferir nas variáveis independentes.
Está correto o que se afirma APENAS em

Sendo E(X), Mo(X) e Md(X), respectivamente a média, a moda e a mediana de X, então o valor de E(X) + 2Mo(X) - 3Md(X) é
I. Parâmetro é uma medida usada para descrever uma característica populacional.
II. Estimador é uma característica numérica da amostra e deve ser tal que seu valor esperado seja igual ao parâmetro populacional ao qual ele está estimando.
III. A amostragem sistemática é sempre menos precisa do que a amostragem aleatória simples.
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IV. Se
são, respectivamente, o parâmetro e seu estimador, diz-se que o estimador
é viciado. Está correto o que se afirma APENAS em


