(1,0)
Considerando que ŷk denote o valor ajustado — pelo método de mínimos quadrados ordinários — da variável resposta yk de um modelo de regressão linear múltipla na forma yk = β0 + β1x1,k + β2x2,k + εk , para k ∈ {1, … ,10}; que, nesse modelo, {ε1, ..., ε10} seja um conjunto de erros aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a σ2 ; e que cada resíduo produzido pelo ajuste seja escrito como rk = yk - ŷk , julgue o próximo item.
Os valores da sequência r1 ,…,r10 são mutuamente independentes.
Considerando que uma amostra aleatória simples U1 ,…,Un seja retirada de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], em que n é número ímpar, e considerando que Ūn denote a média amostral e Ũn represente a mediana amostral, julgue o item a seguir.
12n (Ūn - 0,5) converge para uma distribuição normal padrão.
Para todo n suficientemente grande, Var[Ũn] > Var[Ūn].
E[Ũn] = 0,5
Com respeito ao conjunto de dados {0, 0, 1, 1, 1, 3}, julgue o item que se segue.
O coeficiente de variação é igual ou superior a 1,2.
Se μ3 representa o terceiro momento amostral centrado na média, então μ3 > 0, o que sugere que a distribuição seja assimétrica à direita.
Como a média amostral é igual à mediana amostral, a distribuição em tela pode ser considerada como simétrica em torno da média.
Se esse conjunto de dados fosse representado por um diagrama de box-plot, então os valores 0 e 3 seriam chamados valores exteriores, ou, ainda, discrepantes, atípicos ou outliers.
Com base na medida k = μ4 /(μ2)2 - 3, em que μr denota or-ésimo momento amostral centrado na média, é corretoafirmar que a forma do conjunto de dados em tela éconsiderada platicúrtica.
Considerando os modelos e as hipóteses relacionadas ao cálculo do valor em risco (VAR – value at risk), julgue o próximo item.
Se os dados utilizados para o cálculo do VAR seguem uma distribuição normal, então será evidenciada a propriedade matemática de subaditividade.
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