Considerando as funções sintáticas ocupadas por “supermercado” e “jovem acusado”, pode-se reconhecer todo o contexto da informação apresentada no título.

365,61 e 2,65, valor-p p = 0,0000 e aceita-se a hipótese de independência entre Tipo de Crime e Região, ou seja, não existe relação entre Tipo de Crime e Região.

365,61 e 2,65, valor-p p = 0,0000 e rejeita-se a hipótese de independência entre Tipo de Crime e Região, ou seja, existe relação entre Tipo de Crime e Região.

413,58 e 22,71, valor-p p = 0,0000 e rejeita-se a hipótese de independência entre Tipo de Crime e Região, ou seja, existe relação entre Tipo de Crime e Região. 

370,12 e 3,45, valor-p p = 0,7821 e aceita-se a hipótese de independência entre Tipo de Crime e Região, ou seja, não existe relação entre Tipo de Crime e Região. 

418,12 e 4,15, valor-p p = 0,0021 e aceita-se a hipótese de independência entre Tipo de Crime e Região, ou seja, não existe relação entre Tipo de Crime e Região.

 é uma estatística suficiente para estimar o parâmetro θ.

 é uma estatística suficiente para estimar o parâmetro θ.

 é uma estatística suficiente para estimar o parâmetro θ.

é uma estatística suficiente para estimar o parâmetro θ.

 é uma estatística suficiente para estimar o parâmetro θ.

numeros.append(numeros) 

except Value:

return ler_numeros

num = int(type(f"Digite o número {i + 1}: ")) 

print(f"Números digitados: {ler_numeros}") 

> library("TSA")

> data(FERC); plot(FERC)

> summary(FERC) 

> "TSA"

> data(FERC); graph(FERC)

> describe(FERC)

> "TSA"

> data(FERC); graph(FERC)

> summary (FERC)

> library("TSA")

> data(FERC); plot(FERC)

> describe(FERC)

> library("TSA")

> data(FERC); graph(FERC)

> summary(FERC)

o modelo ajustado é Z_t = 0,071 + 0,352Z_t-1 +0,75a_t-1 ,é estacionário, pois θ₁  > 0.

o modelo ajustado é Z_t = 0,046 + 0,352Z_t-1 +0,751a_t-1, é estacionário, pois -1 < Φ₁ < 1, e invertível, pois -1 < θ₁< 1.

o modelo ajustado é Z_t = 0,352Z_t-1 + 0,75a_t-1, é estacionário, pois Φ₁ < 0, e é invertível, pois θ₁ > 0.

o modelo ajustado é Z_t = 0,352Z_t-1 + 0,75Z_t-2, é estacionário, pois Φ₁ < 0, e é invertível, pois θ₁ > 0.

o modelo ajustado é Z_t = 0,071 + 0,352Z_t-1 - 0,751Z_t-2, é estacionário, pois Φ1 < 0, e é invertível, pois θ₁ > 0.

23,6; 10,3; 0,015012.

20,5; 8,24; 0,01685.

24,1; 7,50; 0,15271.

23,6; 8,24; 0,00194.

20,5; 7,50; 0,01685.

a série temporal é sazonal e completamente aleatória, não aceitando modelo de previsão.

a série temporal não é sazonal, porque tem uma tendência crescente.

a série temporal é sazonal e possui parte sistemática para ser modelada.

a série temporal é sazonal, mas não pode ser modelada, pois a curva no gráfico do Periodograma Integrado está fora dos limites de previsão.

os gráficos mostram que a série temporal corresponde ao processo estocástico conhecido como ruído branco. 

Normal Padrão N(0, 1), “t” de Student com 9 graus de liberdade, Normal Padrão N(0, 1), “t” de Student com 9 graus de liberdade.

As quatro (04) estatísticas têm distribuições iguais a Normal Padrão N(0, 1). 

As quatro (04) estatísticas têm distribuições iguais a “t” de Student com 10 graus de liberdade.

Qui-quadrado com 10 graus de liberdade, Qui-quadrado com 9 graus de liberdade, Normal Padrão N(0, 1) e Normal Padrão N(0, 1). 

Normal Padrão N(0, 1), “t” de Student com 10 graus de liberdade, Normal Padrão N(0, 1), “t” de Student com 8 graus de liberdade.

[20,5055; 21,9547] e [1,3594; 2,8521] 

[20,5531; 21,7532] e [1,2321; 2,7441] 

[21,1054; 22,8546] e [1,4547; 2,2381] 

[22,7422; 23,1046] e [1,7342; 2,8542] 

[21,1054; 22,8546] e [1,6544; 2,9475]

P(|T| ≤ 2,00) = 0,997021 e E(T) = n/n−2 se n > 2.

P(|T| ≤ 2,00) = 0,968027 e E(T) = n/n−2 se n > 2.

P(|T| ≤ 2,00) = 0,936054 e E(T) = 0 se n > 1.

P(|T| ≤ 2,00) = 0,997021 e E(T) = 1.

P(|T| ≤ 2,00) = 0,968027 e E(T) = 1.

as premissas básicas de Normalidade e Homogeneidade da Variância para a ANOVA não foram aceitas, logo, aplica-se o Teste de Kruskal-Wallis e, como o valor-p é p = 0,0000, aceita-se a Hipótese Nula de igualdade na Mediana.

as premissas básicas de Normalidade e Homogeneidade da Variância para a ANOVA foram aceitas e, como o valor-p é p = 0,0000, rejeita-se a Hipótese Nula de igualdade na média.

as premissas básicas de Normalidade e Homogeneidade da Variância para a ANOVA foram aceitas, logo, aplica-se o Teste de Kruskal-Wallis e, como o valor-p é p = 0,0000, aceita-se a Hipótese Nula de igualdade na mediana.

as premissas básicas de Normalidade e Homogeneidade da Variância para a ANOVA foram aceitas e, como o valor-p é p = 0,0000, aceita-se a Hipótese Nula de igualdade na média.

as premissas básicas de Normalidade e Homogeneidade da Variância para a ANOVA não foram aceitas, logo, aplica-se o Teste de Kruskal-Wallis e, como o valor-p é p = 0,0000, rejeita-se a Hipótese Nula de igualdade na média.