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ID 165451 Estatística Processos Estocásticos CESGRANRIO 2018

Uma das premissas básicas mais importantes do modelo de regressão linear diz respeito à distribuição normal do termo estocástico. A falta de plausibilidade, ou não confirmação dessa premissa, para amostras pequenas, irá afetar, sobretudo, a(s)

A estimação dos coeficientes do modelo na população com base nos valores amostrais.

B estimação dos coeficientes, os testes e os intervalos de confiança do modelo e seus coeficientes na população, com base nos valores amostrais.

C eficiência das estimativas dos coeficientes, já que deixam de ser BLUE ( Best Linear Unbiased Estimators ).

D utilização do modelo para efeitos preditivos por conta da falta de eficiência dos estimadores dos coeficientes.

E inferências do modelo e seus coeficientes na população, com base nos valores amostrais (testes e intervalos de confiança).

ID 148762 Estatística Processos Estocásticos AOCP 2016

Considerando as definições de modelos para séries temporais, analise as assertivas e assinale a
alternativa que aponta a(s) correta(s).
I. Um processo estacionário Z = {Z(t); t ∈ T} diz-se Gaussiano se para qualquer conjunto t 1 , t 2 , ... , t n de T, as variáveis aleatórias Z(t 1 ), Z(t 2 ), ... , Z(t n ) têm distribuição normal n -variada.

II. Seja {X(t); t ∈ } um processo de segunda ordem, dizemos que X(t) é contínuo em média
quadrática no ponto t o se e somente se

III. Dizemos que {εt, t ∈ Z} é um ruído branco discreto se as variáveis aleatórias ε t são não
correlacionadas, isto é, Cov{ε t ,ε s }= 0,t ≠ s.

A Apenas I e II.

B Apenas I.

C Apenas II.

D Apenas III.

E Apenas I e III.