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O volume de investigações conduzido pelo Ministério Público é uma variável de tempo que pode ser modelada como uma combinação de choques aleatórios. Essa série foi trabalhada por um estatístico, que chegou ao seguinte modelo estimado:


Zt = εt + 0,75 . εt -1 - 0,25.εt -2 + 30


onde Zt é o volume de investigações e εt é o termo de erro com as características usuais de média nula, normalidade, não correlacionados e variância constante (σ2 = 4).


De acordo com o padrão acima identificado, conclui-se que:

Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos complementares são formulados para que os parâmetros possam ser estimados de forma satisfatória. Um deles trata da micronumerosidade e outro do tamanho da amostra.


Sobre essas duas adições, é correto afirmar que:

Com o objetivo de realizar uma projeção sobre a necessidade de novos servidores para o Ministério Público, foi elaborado um modelo de regressão associando o número de procedimentos em curso e a variável de interesse. A equação do modelo é:

NSi = α + β. PCi + εi


onde NS é o número de novos servidores e PC a quantidade de procedimentos em curso.


Através de uma amostra representativa (n=20), em diversas unidades no MP, foram obtidas as seguintes estatísticas:

Imagem associada para resolução da questão


Com base no modelo e nas estatísticas, é correto afirmar que:

Em um modelo de regressão linear múltipla, após a estimação dos parâmetros, realizou-se uma Análise da Variância, através da decomposição amostral. Os dados foram impressos, mas depois foram em parte perdidos, restando apenas a tabela a seguir, com diversas lacunas:


Imagem associada para resolução da questão


Com os dados acima é possível concluir que:

Sabe-se que o número de ações penais abertas depende do número total de denúncias oferecidas pelo MP. A propósito, foi proposto o seguinte modelo:


APi = α + β . DNi + εi


O modelo foi estimado por MQO e os resultados obtidos foram:


APi = 210 +0,80 . DNi

(0,82) (3,59)


onde AP é o volume de ações e DN o número de denúncias.


O tamanho da amostra é n = 100 (meses) e as variáveis estão expressas em logs.

Assim, é correto afirmar que: