Questões de Estatística

Considerando as informações fornecidas no texto e na tabela acima, julgue os seguintes itens.

Os resultados permitem que se conclua que E1 é, aos 80 dias de idade, significativamente mais alta que E2.

• C. Certo
• E. Errado

A variável aleatória X é contínua.

• C. Certo
• E. Errado

A distribuição de X é assimétrica em torno da média.

• C. Certo
• E. Errado

Ainda considerando as informações apresentadas no texto e acerca do produto Z = X × Y, assinale a opção incorreta.

• A. P(Z > µ) = 0,5.
• B. A distribuição condicional Z| X = 1 segue uma distribuição normal com média µ.
• C. P(Z 0) = p.
• D. A moda de Z é igual a 0.

• A.

  

• B.

  

• C.

  

• D.

  

• E.

Na presença de heterocedasticidade, o estimador de mínimos quadrados (MQO) é enviesado e não se pode confiar nos procedimentos de testes usuais (testes F e t), já que os estimadores são também ineficientes.

• C. Certo
• E. Errado

O tempo T segue uma distribuição normal.

• C. Certo
• E. Errado

Seja uma cesta de 10 produtos com seus respectivos preços e quantidades nas épocas 1 e 2 (época 2 posterior à época 1) e as seguintes informações:

 Com relação ao período acima, multiplicando o índice de preços de Laspeyres pelo respectivo índice de preços de Paasche tem-se como resultado

• a.

  0,704

• b.

  1,600

• c.

  1,760

• d.

  1,936

• e. 4,400

No sistema mencionado no texto, considere que não há ocorrência de erro de coleta de dados. Nesse caso, a variância do produto Z = X × Y é igual a

• A. 0.
• B.

  0²

• C. p(1 - p).
• D. p(1 - p).

O Método de Mínimos Quadrados Generalizado é

• A. um procedimento adequado para estimar os parâmetros de um modelo de regressão linear na presença de heterocedasticidade.
• B. um caso particular do Método de Mínimos Quadrados Ponderados.
• C. utilizado para estudar um Sistema de Equações Simultâneas.
• D. um procedimento adequado para estimar os parâmetros de um modelo de regressão linear quando as variáveis explicativas não são linearmente independentes.
• E. um procedimento de estimação que deve ser usado quando todas as hipóteses do modelo de regressão linear não são válidas.