Considerando que uma caixa contenha 10 esferas visualmente indistinguíveis, sendo 6 esferas de aço inoxidável e as outras 4 de aço comum, julgue o próximo item.

Considere que um experimento seja realizado da seguinte forma: uma esfera é retirada aleatoriamente da caixa; se ela for de aço comum, o experimento será encerrado imediatamente; se ela for de aço inoxidável, ela será devolvida à caixa, sendo esse processo repetido até que uma bola de aço comum seja retirada da caixa. Nessa situação hipotética, a probabilidade de que o experimento seja encerrado na segunda retirada de uma bola da caixa é inferior a 0,25.

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o próximo item.

Na alocação proporcional ao tamanho dos estratos, se o tamanho total da amostra for igual a 5, a probabilidade de que os elementos 1, 5 e 6 sejam selecionados para essa amostra será igual a zero.

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o próximo item.

Na amostragem aleatória estratificada, cada estrato constitui uma unidade amostral.

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o próximo item.

Se o tamanho total da amostra estratificada for igual a 6 e a alocação for uniforme, a probabilidade de a amostra do estrato C ser composta pelos elementos 17 e 18 será igual a 0,25.

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o próximo item.

Considere que, na estimação da média populacional da variável de interesse Y da referida amostragem estratificada, o tamanho total da amostra seja igual a 10 e que o método para a alocação da amostra seja o da alocação ótima de Neyman. Nessa situação, a amostra será composta por três elementos do estrato A, três elementos do estrato B e quatro elementos do estrato C. 

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o próximo item.

Os estratos com maiores números de elementos tendem a apresentar maiores variabilidades da variável de interesse. 

Considerando que {0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 7} seja um conjunto de dados referente à variável quantitativa X, julgue o seguinte item.

O desvio padrão amostral de X é inferior a 2.

Considerando que {0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 7} seja um conjunto de dados referente à variável quantitativa X, julgue o seguinte item.

O primeiro quartil do conjunto de dados é igual a 1.

Considerando que {0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 7} seja um conjunto de dados referente à variável quantitativa X, julgue o seguinte item.

A moda do conjunto de dados é igual a 7. 

Considerando que {0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 7} seja um conjunto de dados referente à variável quantitativa X, julgue o seguinte item.

A ilustração a seguir representa corretamente a distribuição de frequências da variável X. 

Considerando que {0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 7} seja um conjunto de dados referente à variável quantitativa X, julgue o seguinte item.

O box-plot seguinte descreve corretamente a distribuição da variável X de maneira esquemática.

Considerando que {0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 7} seja um conjunto de dados referente à variável quantitativa X, julgue o seguinte item.

A média amostral de X é superior a 2. 

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 

Considere que {(x₁,y₁),(x₂,y₂), ..., (x_n,y_n) } seja um conjunto de dados que pode ser modelado pelo modelo de regressão linear simples Y = β₀ +β₁X² + ε, com ε∼N(0,σ²). Nesse caso, se  é o resíduo para os coeficientes estimados   , então 

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 

Para o modelo de regressão linear simples , em que , é uma variável aleatória independente de  , então 

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 

O processo autorregressivo , com , de ordem 2, é estacionário.

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 

A homoscedasticidade é condição necessária para que um modelo de regressão linear seja não viesado.

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 

Duas séries temporais, x_t e y_t, ambas não estacionárias e integradas de ordem um, são cointegradas se existir uma combinação linear entre y_t e x_t que seja estacionária.

Considerando Φ^-1(0,95)  = 1,65 e Φ^-1(0,975)  = 1,96, julgue o item a seguir, relativo à inferência estatística.

Se X₁ = 11,5, X₂ = 14,25, X₃ = 17,75 e X₄ = 13,5 são amostras aleatórias de uma distribuição normal N(μ, 9) com média μ desconhecida, então, nesse caso, para o teste com hipóteses ′H₀:μ = 12′ e H₁:μ ≠ 12′, a hipótese nula deve ser aceita, considerando-se um nível de confiança de 95%.

Considerando Φ^-1(0,95)  = 1,65 e Φ^-1(0,975)  = 1,96, julgue o item a seguir, relativo à inferência estatística.

Suponha que X₁, X₂,…, X₁₄₄ seja uma amostra aleatória cuja distribuição tem variância Var(X_i) = 18, para i = 1, ..., 144. Nesse caso, se a média amostral das observações for = 55, então um intervalo de confiança aproximado com nível de confiança de 95% para a média θ = EX_i será [52, 525; 57, 475].

Considerando Φ^-1(0,95)  = 1,65 e Φ^-1(0,975)  = 1,96, julgue o item a seguir, relativo à inferência estatística.

Considere que X₁ = 1, X₂ = 2 e X₃ = 4 sejam amostras que satisfazem à condição de que Xi ~ binomial (5, θ), para i = 1, 2, 3. Nessa situação, a função de verossimilhança para estimação do parâmetro θ é dada por ℒ(θ | 1, 2, 4) = 50.θ⁷ (1 − θ)⁸ .