Considere

I. O coeficiente de variação de uma variável aleatória X que tem distribuição qui-quadrado com n graus de liberdade é igual

II. Se X e Y são variáveis aleatórias independentes, X sendo normal padrão e Y tendo distribuição qui-quadrado com n graus de liberdade, então a variável tem distribuição t de Student com (n - 1) graus de liberdade.

III Se X tem distribuição gama com parâmetros a e ß, então a média de X é igual a aß.

IV. Se p é o coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis aleatórias X e Y e se Z = aX e W = bY, onde a < 0 e b > 0 (a e b são constantes), então o coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis aleatórias Z e W é abp.

Está correto o que se afirma em

Considere:

I. Na análise de agrupamentos, os objetos resultantes de agrupamentos devem exibir elevada homogeneidade interna (dentro dos agrupamentos) e reduzida homogeneidade externa (entre agrupamentos).

II. A análise de correspondência não pode ser usada com variáveis do tipo nominal.

III. Na análise discriminante a variável dependente deve ser não métrica, representando grupo de objetos que devem diferir nas variáveis independentes.

Está correto o que se afirma APENAS em

A função de distribuição acumulada da variável aleatória discreta X é dada por:



Sendo E(X), Mo(X) e Md(X), respectivamente a média, a moda e a mediana de X, então o valor de E(X) + 2Mo(X) - 3Md(X) é

Considere

I. Parâmetro é uma medida usada para descrever uma característica populacional.

II. Estimador é uma característica numérica da amostra e deve ser tal que seu valor esperado seja igual ao parâmetro populacional ao qual ele está estimando.

III. A amostragem sistemática é sempre menos precisa do que a amostragem aleatória simples.

IV. Se  são, respectivamente, o parâmetro e seu estimador, diz-se que o estimador  viciado.

Está correto o que se afirma APENAS em

Suponha que a variável aleatória bidimensional, contínua, (X,Y), tenha função densidade de probabilidade dada por:

. Nessas condições, a média da variável aleatória X adicionada à variância da variável aleatória Y é igual a