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Um estudo tem o objetivo de verificar se existe independência entre tipos de crimes e regiões de um país. A seguinte Tabela de Contingência mostra os números observados em uma amostra aleatória de tamanho n = 789 casos registrados nas regiões.


Imagem associada para resolução da questão


Sabe-se que Imagem associada para resolução da questão = 27,91 e P(Imagem associada para resolução da questão > 27,91) = 0,0000. Então, é correto afirmar que as frequências esperadas das células (C1, R2) e (C3, R1), o valor-p e a decisão quanto à relação entre Tipo de Crime e Região, do teste da hipótese de independência entre Tipo de Crime e Região, serão:





Supondo que [X1, X2, ..., Xn] seja uma amostra aleatória da variável aleatória X com distribuição Poisson

com parâmetro θ, ou seja, P(θ), é correto afirmar que


Considere que um estatístico construiu o seguinte código em Python para ler um conjunto de cinco números inteiros:


Imagem associada para resolução da questão


O algoritmo solicita ao usuário para digitar um número de cada vez e, após o último número ser digitado, o algoritmo imprime na tela o conjunto dos 5 números inteiros digitados. O código em Python apresentado contém um erro. Assinale a alternativa que conserta o código e permite a execução dessas tarefas descritas.

Considere os valores de ações do Fundo FERC, os quais formam uma série temporal com nome FERC que está alocada na library TSA do programa R. Assim, um estatístico precisa descrever numérica e graficamente essa série temporal. Nesse caso, é correto afirmar que ele pode usar os seguintes comandos do R:

A forma geral de representar uma classe de séries temporais não estacionárias é o modelo utorregressivo integrado médias móveis de ordem (p, d, q), ou seja, ARIMA(p, d, q), em que p é o grau do polinômio aracterístico da parte autorregressiva Φ(B), q é o grau do polinômio característico da parte média móveis θ(B) e d é o grau de diferenciação ▽d, ou seja, Φ(B)▽dZt = θ(B)at em que ⊽dZt = ωt. Desse modo, tem-se Φ(B)ωt = θ(B)at que é um modelo ARMA(p, q).

A uma determinada série temporal, ajustou-se um modelo da classe ARIMA(p, d, q), e os resultados do ajuste estão expostos a seguir:


Modelo ARIMA ajustado à série temporal

Imagem associada para resolução da questão


Então, é correto afirmar, com aproximação de três (03) casas decimais, que