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I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.
II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.
III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.
É correto apenas o que se afirma em
a partir de uma amostra de tamanho N usando um estimador, cuja estimativa possui distribuição ƒ(x), apresentada abaixo:
Sabendo-se que α e ß são constantes reais e positivas, conclui-se que o estimador é

Com relação a essas séries temporais, afirma-se:

É correto apenas o que se afirma em
uma série temporal, sendo
um processo gaussiano branco de média nula. Definindo-se
, em que
é o operador valor esperado, e sabendo-se que
, o valor de
é
é dada por
, sendo Xt um processo gaussiano branco de média nula. Essa série temporal é modelada por um processo

Sabendo-se que 2 é moda, o menor valor da média é

Com base nesses resultados, as duas variáveis que permitem prever com maior precisão a taxa de poupança de uma família são:

Sejam Mo e Md a moda e a mediana respectivamente, o valor de Mo + 2 Md é

Empregando regressão linear simples baseada no método mínimos quadrados, a reta de regressão para os dados apresentados no diagrama de dispersão é

Utilizando o método da interpolação linear, o valor aproximado da mediana é
Os eventos X e Y são
O valor da média da variável aleatória Z=X+2Y é
Assim, a probabilidade para
e essa mesma proporção era, anteriormente, igual a ¼, os tamanhos amostrais usando a variância passada e a variância máxima são, respectivamente

Então, pode-se afirmar que a amostra selecionada terá tamanho
Assim sendo, temos