Lista completa de Questões de Estatística do ano 2012 para resolução totalmente grátis. Selecione os assuntos no filtro de questões e comece a resolver exercícios.
Com base nas informações apresentadas, julgue os seguintes itens.
Para testar se a variável faturamento da empresa é significativa em um modelo de regressão linear simples, é correto afirmar que o teste t de student utilizado possui 48 graus de liberdade.
se x1 aumentar em uma unidade, Y diminuirá de 2 unidades.
x1, x2 e x3 explicam as variações de Y em torno de sua média.
84,32% das variações de Y em torno de sua média são explicadas por x1, x2 e x3.
x1 e x2 explicam as variações de Y em torno de sua média.
a probabilidade de se cometer Erro Tipo II é igual a 90%.
Com relação aos índices de Laspeyres, Paasche e Fischer pode-se afi rmar que o número-índice de:
Fischer é a média harmônica entre os índices de Laspeyres e de Paasche.
Laspeyres é uma média harmônica ponderada de relativos.
Paasche é uma média geométrica ponderada de relativos.
Laspeyres é uma média ponderada de relativos.
Fischer é a média aritmética entre os índices de Laspeyres e de Paasche.
Me = 0,60 (Md + Mo).
Me = 0,50 (Md + Mo).
Me = 0,40 (Md + Mo).
Me = 0,30 (Md + Mo).
Me = 0,25 (Md + Mo).
Mo = 3Md 2Me.
Mo = 4Md 3Me.
Mo = 5Md 5Me.
Mo = 6Md 5Me.
Mo = 7Md 6Me.
O valor do semi-variograma empírico no lag 0 é igual a 1.
A variância do processo é superior a 7.
A estimativa da função de autocovariância no lag 1 se encontra no intervalo [0,2; 0,4].
A função de autocovariância amostral no lag 4 é superior a 0,1 e inferior a 0,3.
O valor da função de autocorrelação no lag 0 se encontra no intervalo [-1,0; -0,8].
de McLeod-Li.
de Dickey-Fuller.
de Ljung-Box.
t de Student.
dos sinais.
ARMA(2, 1).
ARMA(2, 2).
ARMA(3, 3).
ARMA(0, 0).
ARMA(1, 2).
Um modelo de séries temporais tem a forma (1 - 0,5B)Yt = (1 - 0,5B)at, em que at representa um choque aleatório no instante t, B é o operador de atraso (backward shift operator) e Yt = (1 - B6)Xt. Nesse caso, é correto afirmar que o processo Yt
não ¨¦ estacion¨¢rio.
¨¦ ru¨ªdo branco.
segue uma tend¨ºncia linear na forma ¦Át + ¦Â.
¨¦ estacion¨¢rio.
segue um processo SARIMA (1, 0, 1) ¡Á (0, 6, 0).
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