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A distribuição de probabilidades de uma variável aleatória é normal com média zero e desvio padrão 1.
Essa distribuição
Essa distribuição
Uma regressão linear Y = α + βX + γZ + μ, onde Y é a variável dependente, X e Z são as variáveis independentes, α , β e γ são parâmetros desconhecidos, e μ é o erro aleatório, foi estimada pelo método de minimização da soma dos desvios quadráticos.
Se os dados de X e Z forem correlacionados negativamente, a estimação poderá ter problemas de
Em certo modelo estatístico, o estimador Š, de um parâmetro desconhecido s, é tal que E (Š) = s, onde E ( ) é o operador esperança matemática.
O Š é um estimador
Considere o modelo ARIMA
Xt – 0,8X t-1 – 0,2X t-2 = at – 1,1a t-1 + 12,
onde at é ruído branco com distribuição normal de variância1. Seja B o operador backshift, ou seja, B X t = X t-1 . Nesse contexto, considere as afirmativas abaixo.
I - A variância do processo W t = (1 – B)(1 + 0,2B)X t é superior a 14.
II - O processo X t é não estacionário e não invertível.
III - X t e X t-2 são não correlacionados.
Está correto o que se afirma em
Xt – 0,8X t-1 – 0,2X t-2 = at – 1,1a t-1 + 12,
onde at é ruído branco com distribuição normal de variância1. Seja B o operador backshift, ou seja, B X t = X t-1 . Nesse contexto, considere as afirmativas abaixo.
I - A variância do processo W t = (1 – B)(1 + 0,2B)X t é superior a 14.
II - O processo X t é não estacionário e não invertível.
III - X t e X t-2 são não correlacionados.
Está correto o que se afirma em
