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Quais das afirmativas acima estão corretas?

A
Apenas I
B
II, III e IV
C
I, II e III
D
III
E
I, III
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Com base nessas informações, é correto afirmar que a técnica multivariada apropriada para a finalidade desejada pelo analista é a análise de conglomerados.

A
análise de conglomerados.
B
fatorial.
C
de correspondência.
D
de componentes principais.
E
discriminante.
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A quantificação e a descrição da relação entre uma variável explicada e outra variável explicativa é dada pela análise de regressão simples. Tal modelo possui quatro hipóteses básicas.
A respeito de uma das hipóteses do modelo de regressão linear simples, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I- A linearidade no parâmetro e não na variável explicativa.
II- A teoria econômica é a relação causal entre dois fenômenos. É a linearidade desta relação causal que o modelo pressupõe, o que é dada pelo parâmetro.

A
As duas asserções são proposições verdadeiras, mas a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
B
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
C
A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda, uma proposição falsa.
D
A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda, uma proposição verdadeira.
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Um modelo de programação linear é composto por um tipo específico de função matemática. Que tipo é esse?

A

Função constante.

B

Função não linear.

C

Função quadrática.

D

Função cúbica.

E

Função linear.

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Considere a seguinte situação hipotética: o dono de um buffet deseja reduzir o volume de desperdício de salgadinhos nas festas realizadas no salão. Tradicionalmente, arbitra-se um parâmetro de treze salgadinhos por pessoa adulta. No entanto, as informações obtidas por meio de uma amostra com o consumo médio de salgadinhos (S) por pessoa (P), em dez festas, gerou a seguinte distribuição: A partir das observações das amostras, o proprietário estimou uma média A de consumo de salgadinhos por pessoa, dada por A = rac{S}{P} e, posteriormente, com o apoio de um pesquisador amigo, um estimador de mínimos quadrados EMQ. O proprietário deseja saber o número de salgadinhos por pessoa (seja EMQ, ou A) que seja o mais eficiente possível, minimizando o erro quadrático total.

Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre os estimadores de mínimos quadrados, o número ideal de salgadinhos por pessoa deve ser:

A
igual a 10,64.
B
igual a 10,87. Resposta correta
C
igual a 11,02.
D
igual a 12,77.
E
igual a 11,55.
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Se uma simulação não é realizada a partir de uma distribuição de probabilidade conhecida, é realizada a partir da distribuição dos próprios valores gerados.
Qual o nome dado para esse tipo de distribuição?

A
Normal.
B
Exponencial.
C
Uniforme.
D
Empírica.
E
Constante.
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Um dos métodos de interpolação polinomial existentes requer a solução de um sistema linear do tipo Ax=b em que A é a matriz _________ e possui determinante __________. Assinale a alternativa que preenche correta e respectivamente as lacunas.

A
Vandermonde / Não nulo.
B
Dos termos dependes / Negativo.
C
Dos coeficientes / Nulo.
D
Dos termos independentes / Não nulo.
E
Inversa / Positivo.
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O modelo de regressão linear para os rendimentos médios mensais de dois ativos financeiros nos últimos 10 meses produziram, respectivamente, as tabelas ANOVA abaixo:

Considerando o nível de significância de 5%, pode-se afirmar que:
A
o modelo linear para o ativo A adere aos dados tão bem quanto o modelo linear para o ativo B.
B
o modelo linear para o ativo B adere aos dados melhor do que o modelo linear para o ativo A.
C
a variação não explicada de ambos os modelos tem valores muito próximos.
D
a variação não explicada do modelo A é bem menor que a do modelo B, portanto o primeiro adere melhor aos dados que o segundo.
E
a variação não explicada para o modelo B é bem maior que a do modelo A, portanto o primeiro adere melhor aos dados que o segundo.
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Diante disso, considere a situação apresentada a seguir.
Um economista, com o intuito de analisar o comércio de commodities entre Brasil e Chile, usou a regressão Y = -1,874 + 1,101X, sendo Y a exportação de soja do Brasil e X a demanda de energia do Chile. Partindo dessa equação, no que diz respeito às séries de tempo, julgue os itens a seguir.
I. Quando regredimos a exportação de soja, as duas variáveis têm a mesma tendência temporal e seu R^2 será de 0,996.
II. A regressão é espúria, sendo um fenômeno que ocorre quando regredimos variáveis sem qualquer relação teórica e obtemos um modelo excelente, ou seja, a relação da energia do Chile com a exportação de soja do Brasil.
III. Adicionar uma unidade de Y à exportação de soja do Brasil fará com que o Chile aumente sua demanda de energia para 2,202X, dado que as variáveis são estacionárias.
A
II, apenas.
B
II e III, apenas.
C
I, II e III.
D
I e III, apenas.
E
I, apenas.
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A hipótese de ausência de correlação serial é automaticamente satisfeita se:

A
A variância do erro é finita.
B
Nossos dados são uma amostra aleatória da população.
C
Supomos independência da média condicional.
D
O modelo de regressão populacional é linear nos parâmetros.
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