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dados abaixo, são utilizados para obtenção da média µ diferente de zero de uma população normal com variância unitária. Considere que (X, Y, Z) é uma amostra aleatória, com reposição, de tamanho 3 desta população, com m, n e p sendo parâmetros reais.
A soma das variâncias de
é igual a
Considerando que todos os intervalos classe são fechados à esquerda e abertos à direita, a porcentagem P dos funcionários que ganham no mínimo R$ 2.000,00 e menos que R$ 6.000,00 é tal que

O valor da média aritmética (Me) foi obtido considerando que todos os valores incluídos num intervalo de classe são coincidentes com o ponto médio deste intervalo. O valor da mediana (Md) foi obtido pelo método da interpolação linear. Então, tem-se que
, 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


