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Em relação aos modelos de séries temporais, são corretas as afirmativas:
Assinale a alternativa que contém apenas as assertivas corretas.
A
No processo AR(1), Z_t = heta + ho Z_{t-1} + a_t, | ho| < 1, e a_t é um ruído branco, a média de Z_t será rac{ heta}{1 - ho}.
B
O processo MA(1), Z_t = a_t - a_{t-1}, em que a_t é um ruído branco, não é estacionário.
C
O processo AR(1), Z_t = 0.18 Z_{t-1} + a_t, em que a_t é um ruído branco, é estacionário.
D
No processo AR(1), Z_t = ho Z_{t-1} + a_t, em que a_t é um ruído branco com Var(a_t) = rac{ heta^2}{ ho^2}, a variância de Z_t é rac{ heta^2}{1 - ho^2}.
E
No modelo ARMA(1,1), Z_t = heta + ho Z_{t-1} + a_t + heta_1 a_{t-1}, em que a_t é um ruído branco, a média de Z_t é diferente de zero.
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Um dos objetivos principais da análise fatorial é:

A
Realizar os testes das variáveis
B
Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores.
C
Retratar os dados reais.
D
Compreender os dados e as relações entre as variáveis
E
Comparar as variáveis
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Dado a introdução quanto à tendência estocástica, verifique o modelo a seguir e julgue as afirmações.

I. Se a soma dos coeficientes for igual a 1, há a chamada persistência de choques sobre a série no tempo.

II. Se a média e a variância forem constantes ao longo do tempo, o processo será dito processo estocástico estacionário e o valor da sua covariância dependerá do tempo real computado.

III. A tendência estocástica apresentada recebe o nome de raiz unitária, onde as previsões se tornam mais imprecisas em função da distância em relação ao último ponto da amostra, e a regressão é espúria.

A
III, apenas.
B
I e III, apenas.
C
II, apenas.
D
I, II e III.
E
I e II, apenas.
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Para uma estimativa inicial, o processo iterativo (Newton-Raphson) para se obter um zero real da função fornece como o valor:

A
2.0023
B
2.1222
C
2.0571
D
2.1511
E
2.3102
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A determinação da bondade do ajustamento de um modelo de regressão pode ser feita de várias maneiras. A maneira mais simples é por meio do cálculo do:

A

coeficiente de comunhão

B

coeficiente de determinação

C

coeficiente de inter-relação

D

coeficiente de regressão

E

coeficiente de correlação

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Seja XX uma matriz qualquer de dimensão N imes (K+1). Assuma que existe uma outra matriz ZZ com dimensão N imes L. Seja P_z = Z(ZZ)^{-1}Z uma matriz de projeção para ZZ. Assinale a alternativa que contém a dimensão de P_z e a descrição do conteúdo da matriz ilde{X} = P_z X:
A
A dimensão de P_z é L imes (K+1) e ilde{X} contém os valores da matriz variância-covariância entre X e Z.
B
A dimensão de P_z é N imes N e ilde{X} contém os valores da matriz variância-covariância entre X e Z.
C
A dimensão de P_z é L imes (K+1) e ilde{X} contém os valores preditos de X.
D
A dimensão de P_z é L imes L.
E
A dimensão de P_z é N imes N e ilde{X} contém os valores preditos de X.
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Na regressão múltipla, um teste estatístico para testar a consistência das variáveis explanatória é o teste 'F'. Neste sentido, com o auxílio do conjunto de informações retiradas do GRET (localizadas abaixo das alternativas de respostas), para uma estimação da receita total de uma lanchonete explicada pela variação nos gastos com propaganda e política de preços, com base em 52 observações e nível de significância de 5%, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O teste F é um teste que permite testar a hipótese nula de que, em conjunto, todos os coeficientes estimados pelo modelo são estatisticamente iguais a zero, contra a alternativa de que em conjunto são estatisticamente diferentes de zero.
( ) O valor do F_{calculado} é igual a 3,98197 na regressão estimada.
( ) Como F_{calculado} > F_{tabela}, para o nível de 5% de significância, rejeita-se a hipótese nula em favor da hipótese alternativa.
A
V - F - V.
B
F - F - V.
C
V - V - F.
D
F - V - V.
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O uso do test T está relacionado a:
A
Hipótese úteis na estatística quando é necessário comparar médias
B
Um caso especial de análise de regressão continua.
C
Um caso especial de análise de conjuntos
D
Um método para comprovar se três ou mais conjuntos correspondentes de frequências ou proporções diferem entre si significativamente.
E
Um caso especial de análise de regressão linear
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São premissas de um modelo de regressão linear múltipla:

A
Normalidade da variável dependente e heterocedasticidade das variáveis independentes.
B
Variáveis independentes altamente correlacionadas e normalidade dos resíduos.
C
Variável dependente qualitativa e homocedasticidade dos resíduos.
D
Normalidade e homocedasticidade dos resíduos.
E
Correlação e normalidade dos resíduos.
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Todo o ciclo de vida dos medicamentos, drogas, insumos farmacêuticos e correlatos, desde antes da sua produção até o seu consumo e efeitos, é objeto da atuação da vigilância sanitária. A ação da vigilância sanitária nesse campo está pautada em dois instrumentos legais básicos:

A
A Lei Federal nº 5.391, de 20 de janeiro 1970 e Lei Federal nº 6.270, de 23 de março de 1972.
B
A Lei Federal nº 5.491, de 27 de abril 1983 e Lei Federal nº 6.120, de 13 de junho de 1986.
C
A Lei Federal nº 5.791, de 17 de outubro 1993 e Lei Federal nº 6.450, de 23 de novembro de 1996.
D
A Lei Federal nº 5.991, de 17 de dezembro 1973 e Lei Federal nº 6.360, de 23 de setembro de 1976.
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