O comportamento da variável que reflete o nível de violência em determinado centro urbano parece ter uma dinâmica própria, do ponto de vista estatístico, adaptada à seguinte estrutura modelar:

y_t = 12 + 0,25 . y_{t -1} + ε_t

onde y_t é o nível de violência em t e ε_t o erro aleatório com os pressupostos usuais.

Considerando os valores dos parâmetros estimados por MQO, conclui-se que:

As amostras, quanto à forma de seleção, podem ser do tipo probabilístico ou não probabilístico. Como exemplos dessas últimas, podem ser citados os casos de amostras obtidas por cotas, por conveniência ou em bola de neve.

Sobre essas três modalidades, e nessa ordem, é correto afirmar que:

Um estatístico resolve realizar um levantamento de campo através de uma amostra por conglomerados, selecionando todos os indivíduos dos clusters previamente selecionados.

Sobre esse desenho amostral, é correto afirmar que:

Uma amostra deve ser selecionada de uma população com o objetivo de estimar a proporção de pessoas que apresentam uma determinada característica. Nas últimas três vezes que foi pesquisada, essa proporção ficou bem próxima de 40%, com intervalo de variação de 2%.

Nesses casos, para graus de confiança 68,26% (z = 1), 86,63% (z = 1,5) e 95,45% (z = 2), os tamanhos de amostras foram respectivamente:

A quantidade de dinheiro apreendido (DA) no combate à corrupção, pelo Ministério Público e a Polícia Federal, teve seu padrão de comportamento alterado com o início das operações Lava-Jato, Calicut, Ponto Final e outras. Um estatístico que vinha acompanhando essa variável através de um modelo teve que fazer alguns ajustes no seu trabalho, pensando até em incluir variáveis “dummies”, em especial depois de observar o seguinte gráfico de evolução:

Considerando esse panorama, a nova formulação a ser adotada pelo estatístico deve ser:

O volume de investigações conduzido pelo Ministério Público é uma variável de tempo que pode ser modelada como uma combinação de choques aleatórios. Essa série foi trabalhada por um estatístico, que chegou ao seguinte modelo estimado:

Z_t = ε_t + 0,75 . ε_{t -1} - 0,25.ε_{t -2} + 30

onde Z_t é o volume de investigações e ε_t é o termo de erro com as características usuais de média nula, normalidade, não correlacionados e variância constante (σ² = 4).

De acordo com o padrão acima identificado, conclui-se que:

Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos complementares são formulados para que os parâmetros possam ser estimados de forma satisfatória. Um deles trata da micronumerosidade e outro do tamanho da amostra.

Sobre essas duas adições, é correto afirmar que:

Com o objetivo de realizar uma projeção sobre a necessidade de novos servidores para o Ministério Público, foi elaborado um modelo de regressão associando o número de procedimentos em curso e a variável de interesse. A equação do modelo é:

NS_i = α + β. PC_i + ε_i

onde NS é o número de novos servidores e PC a quantidade de procedimentos em curso.

Através de uma amostra representativa (n=20), em diversas unidades no MP, foram obtidas as seguintes estatísticas:

Com base no modelo e nas estatísticas, é correto afirmar que:

Em um modelo de regressão linear múltipla, após a estimação dos parâmetros, realizou-se uma Análise da Variância, através da decomposição amostral. Os dados foram impressos, mas depois foram em parte perdidos, restando apenas a tabela a seguir, com diversas lacunas:

Com os dados acima é possível concluir que:

Sabe-se que o número de ações penais abertas depende do número total de denúncias oferecidas pelo MP. A propósito, foi proposto o seguinte modelo:

AP_i = α + β . DN_i + ε_i

O modelo foi estimado por MQO e os resultados obtidos foram:

AP_i = 210 +0,80 . DN_i

(0,82) (3,59)

onde AP é o volume de ações e DN o número de denúncias.

O tamanho da amostra é n = 100 (meses) e as variáveis estão expressas em logs.

Assim, é correto afirmar que: