Eco No Me Tri a 1

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CANAL DOS CONCURSOS ECONOMETRIA TU EXERCCIOS LISTA 01 PROF MARCUS PIO 01) (BACEN Analista Contbil CESPE 1997) O gerente do setor de compras de uma organizao bancria deseja estudar um modelo de predio do tempo gasto para o processamento de faturas relativas importao de equipamentos eletrnicos. Durante trinta dias, foram coletados dados relativos ao tempo de processamento das faturas (em horas) e o nmero de faturas processadas. Considerando tratar-se de uma relao linear, cuja varivel dependente o TEMPO, os dados foram processados e os resultados preliminares so apresentados nas tabelas a seguir.

Representando por Y; o tempo gasto e por X; o nmero de faturas processadas no dia i, julgue os itens que se seguem. I - O modelo estimado igual a E (Y i) = 0,402375 + 0,012607 X i + i, em que E (Y i) representa o tempo mdio e i representa o resduo estimado para o i-simo dia. II - O resultado obtido indica que a cada aumento de uma fatura processada corresponde um aumento de 0,012607 no tempo esperado estimado. III - Para o modelo proposto, o teste de adequabilidade do modelo equivalente a testar Ho : 1= 0 contra Ha :1 0, em que 1 o parmetro associado varivel que indica o nmero de faturas processadas a cada dia. IV - Para que o analista rejeite a hiptese nula, Ho : INTERCEPTO = 0, o nvel de significncia usado deve ser inferior a 0,003. V - Aproximadamente 16,38% da variao no tempo de processamento so explicados pela variao no nmero de faturas processadas. 02) (BACEN Analista Contbil CESPE 1997) Analise os grficos a seguir.______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

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Com o auxlio dos grficos, julgue os itens abaixo, a respeito de correlao e de sries temporais. 1) No grfico I, o coeficiente de correlao linear de Pearson aproximadamente igual a 1. 2) No grfico II, existe forte correlao entre as variveis representadas. 3) O grfico III indica que a componente tendncia no foi eliminada no modelo de srie temporal ajustado. 4) Sries com mdia e varincia constantes ao longo do tempo so denominadas estacionrias. 5) Sries temporais de observaes com perodo anual devem ser ajustadas considerando-se quatro componentes principais tendncia (T), sazonal (S), cclica (C) e irregular (I), sendo o seu modelo multiplicativo clssico expresso pela equao Y i = Ti x Si x C i xTi, em que Y i; a observao no ano i. 03) (BACEN Analista Contbil CESPE 1997) Nmero-ndice um conceito que permite a comparao do nvel geral de magnitude de um grupo de variveis distintas, mas relacionadas em certas situaes. Os diferentes ndices existentes, dos mais simples aos mais complexos, so de grande aplicabilidade em qualquer ramo de atividade profissional e at mesmo em situaes cotidianas. Considerando os conceitos envolvidos na teoria de nmeros-ndices, julgue os itens seguintes. 1) Se o ndice de inflao em junho foi de 1,0142 e se mantiver constante para os 6 meses seguintes, a inflao acumulada no perodo de junho a dezembro ser igual soma das variaes mensais. 2) Se IA > 1 o ndice de inflao do ms de agosto, 1/ IA indica a reduo no ndice de inflao de julho, tomando como base o ms de agosto. 3) Considerando que em certa localidade o salrio mdio, em 1996, era de R$ 1.200,00, que o ndice de custo de vida, em 1996, foi igual a 1,21e que o de 1995 foi igual a 1,10, referidos ao perodo bsico de 1994, correto afirmar que o salrio mdio real, nessa localidade, era superior a R$ 1.050,00 no ano de 1996, tomando-se como base o ano de 1995. 4) Pelo critrio de decomposio das causas, um nmero-ndice de preo pode ser decomposto em vrios ndices de preo para pocas intermedirias da srie. 5) Considerando a seguinte tabela parcial, obtida do jornal Gazeta Mercantil, de 22 de julho de 1997, para fixar a base do ICV-SP em janeiro de 1997, devem-se dividir todos os ndices por 1,0212.

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04) (ATRFB ESAF 2009) O modelo de regresso linear mltipla Y= + X + Z + ajustado s observaes Yi, Xi e Zi, que constituem uma amostra aleatria simples de tamanho 23. Considerando que o coefi ciente de determinao calculado foi R2 = 0,80, obtenha o valor mais prximo da estatstica F para testar a hiptese nula de no-existncia da regresso. a) 84 b) 44. c) 40. d) 42. e) 80. Instrues: Para resolver s questes de nmeros 05 a 07 considere uma amostra aleatria de 10 pares de observaes (Xi,Yi), i = 1, 2, 3, . . . , 10, em que

Utilizando o resultado apresentado e com o objetivo de analisar a relao entre X e Y adotou-se o modelo Yi = + Xi + i, em que e so parmetros desconhecidos e i o erro aleatrio com as hipteses consideradas para a regresso linear simples. A partir dos mtodos dos mnimos quadrados, obteve-se as estimativas para e . 05) (TJ/AP Analista Judicirio FCC 2009) A equao da reta obtida pelo mtodo dos mnimos quadrados, sendo Yi ^ o valor da previso de Y em funo de Xi, (A) Yi^ = 24 + 3Xi (B) Yi^ = 18 + 6Xi (C) Yi^ = 28 + 4Xi (D) Yi^ = 68 + 4Xi (E) Yi^ = 38 + 2Xi 06) (TJ/AP Analista Judicirio FCC 2009) Pelo quadro da anlise de varincia correspondente, a variao residual e o valor da estimativa S2 da varincia do modelo terico (2) so, respectivamente, (A) 120 e 12 (B) 120 e 15 (C) 120 e 20 (D) 160 e 20 (E) 160 e 16 07) (TJ/AP Analista Judicirio FCC 2009) Utilizando a equao da reta obtida pelo mtodo dos mnimos quadrados, tem-se que a previso de Y atinge o valor igual a 114 quando X for igual a (A) 38,0 (B) 31,4 (C) 30,0 (D) 21,5 (E) 16,5______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

Prof. Marcus Pio 08) (TRF 1 Regio Analista em Estatstica FCC 2001) (A)

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09) (TRT 3Regio Analista Judicirio FCC 2009) O seguinte modelo foi ajustado a uma srie temporal de produo de certo produto: onde at o rudo branco de mdia zero e varincia 1. O modelo ajustado (A) um modelo de mdias mveis de ordem dois. (B) um modelo estacionrio, mas com tendncia linear. (C) tem mdia 5. (D) um modelo autorregressivo de ordem dois. (E) no invertvel. 10) (TRT 3Regio Analista Judicirio FCC 2009) Seja um vetor de variveis

aleatrias e seja , sua matriz de covarincias. Seja Y a primeira componente principal da matriz e a correlao entre X1 e X2. O valor de e a proporo da varincia total de X que explicada por Y so dados respectivamente por (A) 0,75 e 0,75 (B) 0,5 e 0,5 (C) 0,5 e 0,25 (D) 0,5 e 0,75 (E) 1 e 0,5 11) (TRT 3Regio Analista Judicirio FCC 2009) Seja {Xt, t Z} um processo estocstico onde as variveis Xt so no correlacionadas, isto , Cov {Xt, Xs} = 0, t s e Z o conjunto dos nmeros inteiros. O processo Xt um (A) passeio aleatrio discreto. (B) movimento browniano. (C) rudo branco discreto.______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

Prof. Marcus Pio (D) processo de Markov. (E) processo puramente aleatrio.

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Instrues: Para responder s questes de nmeros 12 a 14 considere que uma empresa adotou o modelo Yi = + Xi + i, para prever o acrscimo da receita anual de vendas (com relao ao ano anterior) em funo dos gastos com propagandas, com base em observaes dos respectivos valores verificados nos ltimos 10 anos. Dados: I. Yi o acrscimo da receita anual de vendas, em milhares de reais, no ano i. II. Xi o gasto com propagandas, tambm em milhares de reais, no ano i. III. i o erro aleatrio com as respectivas hipteses consideradas para o modelo de regresso linear simples. IV. e so parmetros desconhecidos. V. Nos ltimos 10 anos, o somatrio dos acrscimos da receita anual de vendas e dos gastos com propaganda foram iguais a 1.200 e 200, respectivamente (valores em milhares de reais). VI. Utilizou-se o mtodo dos mnimos quadrados para a obteno das estimativas de e com a respectiva equao da reta apresentando um coeficiente angular igual a 2,5. 12) (TRT 3Regio Analista Judicirio FCC 2009) A previso do acrscimo da receita anual de vendas em um determinado ano, caso a empresa opte por no gastar com propagandas , em milhares de reais, (A) 70 (B) 80 (C) 90 (D) 100 (E) 120 13) (TRT 3Regio Analista Judicirio FCC 2009) Utilizando a equao da reta obtida pelo mtodo dos mnimos quadrados, em um ano que se deseja um acrscimo na receita anual de vendas de R$ 150.000,00, o gasto com propagandas ter que ser de, em milhares de reais, (A) 24 (B) 30 (C) 32 (D) 36 (E) 40 14) (TRT 3Regio Analista Judicirio FCC 2009) Seja Y = f(X), em que f(X) a funo linear obtida pelo mtodo dos mnimos quadrados. A relao igual a 20% quando X for igual a, em milhares de reais, (A) 50 (B) 40______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

Prof. Marcus Pio (C) 36 (D) 32 (E) 28

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15) (INEP CESGRANRIO 2008) Em um modelo de regresso linear simples, um intervalo de confiana de 95,0% obtido para o coeficiente angular foi (0,24 ; 1,68). Com esse resultado s se pode concluir que (A) o intercepto igual a zero. (B) o coeficiente angular negativo. (C) a relao entre as variveis no linear. (D) a varivel dependente assume valores negativos. (E) no existe relao linear entre as duas variveis. 16) (INEP CESGRANRIO 2008) Utilizando-se do Mtodo dos Mnimos Quadrados, a seguinte reta de regresso foi estimada para o desempenho de um conjunto de candidatos em determinado exame de proficincia, em funo do nmero mdio de horas de estudo, por dia, para preparao antes da prova: Yestt = 249 + 2,02 X Considerando o modelo ajustado conclui-se que o(a) (A) coeficiente de correlao entre as variveis prximo de 1. (B) coeficiente de determinao de 100%. (C) intercepto tem um efeito muito maior em Y do que a inclinao. (D) relao entre X e Y no linear. (E) variao de uma unidade em X acarreta a variao em Y de 2,02.

Considere os dados abaixo para responder s questes de nmeros 17 e 18. Resultados parciais da aplicao de um modelo de regresso linear simples, em um conjunto de 27 observaes.

17) (DECEA Estatstico CESGRANRIO 2009) A variabilidade total explicada por esse modelo, aproximadamente, (A) 90%______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

Prof. Marcus Pio (B) 80% (C) 70% (D) 60% (E) 50%

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18) (DECEA Estatstico CESGRANRIO 2009) O valor de X no quadro acima, aproximadamente, (A) 10,00 (B) 8,73 (C) 2,01 (D) 0,48 (E) 0,0001 Considere os dados abaixo para responder s questes de nmeros 19 e 20. Uma determinada empresa resolveu estudar a relao do ativo total (em bilhes de reais) e a receita lquida (em milhes de reais) das 17 maiores instituies financeiras do pas. O estudo forneceu os seguintes resultados:

19) (DECEA Estatstico CESGRANRIO 2009) Com base nos resultados, o intervalo de confiana de 95%, bilateral, para a inclinao da reta, , , aproximadamente, (A) 0,1 1,64. 0,02 (B) 0,1 1,75. 0,02 (C) 0,1 1,96. 0,02 (D) 0,1 2,13. 0,02 (E) 0,1 4,30. 0,02 20) (DECEA Estatstico CESGRANRIO 2009) O ativo financeiro estimado, em bilhes de reais, dado que a receita lquida igual a 60 milhes de reais, (A) 2,6 (B) 4,5 (C) 10,5 (D) 13,3 (E) 14,0


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21) Numa economia hipottica, os dados apresentados na tabela abaixo representam os ndices da produo de veculos.

Alterando-se o ano-base do ano 3 para o ano 5, o novo ndice de produo de veculos para o ano 8 ser : (A) 77 (B) 103 (C) 108 (D) 130 (E) 135 22) (METR/SP Economista FCC 2007)

23) (BACEN Analista de Finanas FCC 2006) Trs Fundos de Investimento foram analisados segundo os parmetros de rentabilidade e risco para um determinado perodo de tempo:

Os ndices de Sharpe dos fundos analisados foram, respectivamente, (A) 1,2; 2,0 e 1,0. (B) 1,3; 1,2 e 1,1. (C) 1,4; 2,0; e 1,3. (D) 1,6; 1,1; e 1,3.______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

Prof. Marcus Pio (E) 1,6; 1,7; e 1,3.

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As questes de nmeros 24 a 27 referem-se aos diagramas de disperso a seguir.


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24) (CAPES Estatstico CESGRANRIO 2008)



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GABARITO 01 ECCEE 02 ECCCE 03 EECEE 04 C 05 C 06 B 07 D 08 A 09 D 10 D 11 C 12 A 13 C 14 E 15 E 16 E 17 B 18 D 19 D 20 C 21 D 22 D 23 A 24 E 25 C 26 C 27 C

CANAL DOS CONCURSOS ECONOMETRIA TU EXERCCIOS AULA 02 PROF PIO 01) O quadro a seguir mostra dados a respeito dos bens X, Y e Z, produzidos por uma empresa fabril hipottica.

ANO I = perodo bsico ANO II = perodo dado De acordo com o ndice de Preos de Laspeyres, a variao verificada nos preos, entre os anos I e II, foi de: (A) 14,10 % (B) 15,00 % (C) 21,24 % (D) 22,19 % (E) 39,42 % 02) Considere a tabela seguinte com dados hipotticos sobre preos unitrios (p) e quantidades consumidas (q) por indivduo, em unidades apropriadas, de uma cesta com 3 produtos A, B e C.

Assinale a opo que d o valor do ndice de preos de Paasche da cesta para 1992 com base em 1990. a) 160,0 b) 154,3______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

Prof. Marcus Pio c) 120,4 d) 152,3 e) 150,0

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03) (EPE CESGRANRIO) Com os dados da tabela abaixo, quanto vale o ndice de preos de Laspeyres de 2005 com base (igual a 100) em 2004?

a) 129 b) 127 c) 112 d) 107 e) 106 04) (TRF/1 Regio Analista Judicirio FCC 2001)

05) (TJ/MA Analista Judicirio IESES 2009) Considerando n pares (xi; yi) nos problemas de Regresso Linear Simples sabe-se que: I. O modelo de regresso dado por Yi = + Xi + i II. A reta de regresso dada por y = a + bx III. O erro aleatrio i estimado pelo resduo (yi yi ) Em relao as assertivas acima, pode-se afirmar que:______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

Prof. Marcus Pio a) Todas so verdadeiras. b) Apenas II e III so verdadeiras. c) Apenas I e II so verdadeiras. d) Apenas I e III so verdadeiras.

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06) (TJ/MA Analista Judicirio IESES 2009) Para ajustar uma curva a um conjunto de dados usual utilizar o Mtodo dos Mnimos Quadrados (MMQ). Sabe-se que: I. O MMQ uma tcnica matemtica de otimizao que busca o melhor ajuste para um conjunto de dados. II. O MMQ busca minimizar a soma dos erros quadrticos. Considerando as assertivas acima, pode-se afirmar que: a) Somente a II verdadeira. b) Ambas so falsas. c) Somente a I verdadeira. d) Ambas so verdadeiras. 07) (TJ/MA Analista Judicirio IESES 2009) O coeficiente r de correlao de Pearson mede o grau de associao linear entre duas variveis aleatrias. Sabe-se que: I. O coeficiente r de Pearson obtido considerando n pares de valores (xi ; yi). II. A significncia estatstica de r diretamente proporcional ao nmero de pares de observaes. III. O grau ou fora da associao expresso pelo valor numrico do coeficiente. Em relao s assertivas acima, pode-se afirmar que: a) Apenas II e III so verdadeiras. b) Apenas I e III so verdadeiras. c) Todas so verdadeiras. d) Apenas I e II so verdadeiras. 08) (TJ/MA Analista Judicirio IESES 2009) Para investigar a relao entre o tempo dirio de ginstica laboral (T) e o nvel de stress (S) foram observados 10 colaboradores. Foram obtidos os seguintes resultados: I. O tempo de ginstica laboral variou no intervalo [2; 20] minutos e o nvel de stress de [1; 50] pontos. II. A reta de regresso ajustada foi s = 60 2t com R = 0,81. Em relao aos resultados acima, pode-se afirmar que: a) Para t= 25 minutos pode-se prever um nvel de stress s=10 pontos. b) Para um tempo mdio de ginstica laboral de 11 minutos pode-se prever um nvel de stress s=34,20 pontos. c) Para cada minuto de ginstica laboral se espera um decrscimo de 2 pontos no nvel de stress. d) O coeficiente de correlao igual a r = 0,90. Instrues: Para responder s questes de nmeros 09 e 10 considere que foi obtido atravs do mtodo dos mnimos quadrados o ajustamento do modelo Yi = + Xi + i, em que i corresponde a i-sima observao, e so parmetros desconhecidos e i o erro aleatrio, com as respectivas______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

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hipteses consideradas para a regresso linear simples. Foi utilizada uma amostra aleatria com 100 pares de observaes (Xi, Yi), i = 1, 2, 3, . . . , 100; obtendo- se para a estimativa de o valor de 2,5. O valor da mdia das observaes Xi foi igual a 30 e de Yi igual a 100. 09) (TJ/PI Analista Judicirio FCC 2009) O valor encontrado da estimativa de foi igual a (A) 70. (B) 50. (C) 40. (D) 25. (E) 20. 10) (TJ/PI Analista Judicirio FCC 2009) Utilizando a equao da reta obtida pelo mtodo dos mnimos quadrados, tem-se que para um valor estimado de 115 para Y, o valor correspondente de X (A) 24. (B) 36. (C) 46. (D) 48. (E) 52. 11) (ANP Economista CESGRANRIO 2008) Na estimativa de determinada regresso linear simples foi constatado um problema de autocorrelao dos resduos. Isto significa, necessariamente, que (A) a forma funcional da regresso estimada inadequada. (B) as variveis independentes so fortemente correlacionadas. (C) os dados usados so transversais. (D) h informao nos resduos no usada na estimativa. (E) h um problema de heterocedasticidade. 12) (CETESB Estatstico VUNESP 2009)


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13) (Pref. SERRAS/ES Estatstico NCE 2004) Numa regresso linear mltipla, a seguinte tabela de anlise da varincia foi obtida (alguns dados foram omitidos)


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O valor da estatstica F adequada para testar a significncia da regresso ser: (A) 287,3; (B) 305,0; (C) 353,5; (D) 403,1; (E) 485,5. 14) (UFU Estatstico COPEVE 2008) Os modelos Auto-regressivo Integrado de Mdia Mvel - ARIMA resultam da combinao de trs componentes denominados filtros. Acerca disso, marque para os itens abaixo (V) verdadeiro ou (F) falso. I - O componente auto-regressivo (AR) II - O filtro de integrao (I) III - O componente de mdias mveis (MA) IV - Uma srie temporal pode ser modelada pelos trs filtros ou apenas por um subconjunto deles, resultando em vrios modelos. Os itens I, II, III, IV so, respectivamente, A) V, V, V, V. B) V, V, V, F. C) F, V, V, V. D) V, F, V, F. 15) (UFU Estatstico COPEVE 2008) O quadro de anlise de varincia - ANOVA de um modelo de regresso linear mltipla (Yi = 0 + 1 X 1 + 2 X 2 + 3 X 3 + i ) , ajustado para o consumo de sorvete (g) por famlias da classe mdia alta, em funo do preo do produto (R$), da renda familiar (R$) e da temperatura ambiente (C) dado por:

O valor da estatstica F a ser utilizado para testar o modelo e o valor do coeficiente de determinao do modelo sero, respectivamente, A) 27,05; 0,2572. B) 06,76; 0,8003. C) 09,02; 0,7718. D) 22,32; 0,2282.______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

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16) (UFG Estatstico UFG 2008) A aplicao apropriada da Anlise de Varincia depende do cumprimento de um conjunto de pressupostos. O pressuposto relativo exigncia de que os erros tenham mesma varincia e o de que sejam no correlacionados so, respectivamente, (A) independncia e homocedasticidade . (B) normalidade e aditividade. (C) homocedasticidade e independncia. (D) aditividade e normalidade. 17) (UFG Estatstico UFG 2008) A anlise dos resduos, de um modelo de regresso linear simples, fornece evidncias sobre possveis violaes nas suposies do modelo, como a de normalidade, homocedasticidade, e, ainda, fornece indcios de falta de ajuste do modelo proposto. Nesse sentido, observe o grfico de resduo apresentado a seguir.

Esse grfico descreve uma situao de (A) heterocedasticidade. (B) ajuste adequado. (C) no normalidade. (D) modelo no linear. 18) (UFJF Estatstico COPESE 2009) Um modelo de regresso linear simples , com ei ~ N(0, ) independentes, i = 1, 2,..., n, ajustado a dois conjuntos de dados (1 e 2). Os grficos de resduos versus os valores ajustados de Y so apresentados:


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Tais resultados revelam: a) (1) adequao do modelo ajustado; (2) falha na especificao da funo de regresso. b) (1) falha na especificao da funo de regresso; (2) violao da hiptese de normalidade dos erros. c) (1) violao da hiptese de normalidade dos erros; (2) adequao do modelo ajustado. d) (1) falha na especificao da funo de regresso; (2) violao da hiptese de varincia constante dos erros. e) (1) violao da hiptese de independncia dos erros; (2) violao da hiptese de varincia constante dos erros. 19) (ELETROBRAS Estatstico NCE 2002) Um modelo de regresso linear mltipla com cinco regressores est sendo implementado. Para testar a hiptese nula de que todos os parmetros so iguais a zero, uma amostra aleatria simples de tamanho 25 foi observada, resultando na seguinte tabela de anlise de varincia (incompleta):

O valor da estatstica F adequada para esse problema : (A) 3,7 (B) 5,2 (C) 7,3 (D) 9,5 (E) 13,4 20) (UNIFESP Estatstico Instituto Cidades 2009)


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21) (UNIFESP Estatstico Instituto Cidades 2009)


Prof. Marcus Pio 22) (UNIFESP Estatstico Instituto Cidades

Econometria 2009)



Prof. Marcus Pio 24) (UNIFESP Estatstico Instituto Cidades

Econometria 2009)



Prof. Marcus Pio 26) (Assemblia Legislativa de Gois Estatstico

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27) (Assemblia Legislativa de Gois Estatstico UEG 2006)

28) (CHESF Estatstico CONSULPLAN 2007) Dadas as afirmativas: I. Uma srie temporal uma coleo de observaes feitas seqencialmente ao longo do tempo. II. Em modelos de regresso linear a ordem das observaes irrelevante para a anlise. III. Em sries temporais a ordem dos dados irrelevante. IV.Uma previso a partir da srie temporal procura construir um modelo matemtico a partir do qual seja possvel prever valores futuros da srie. Est(o) correta(s) apenas a(s) afirmativa(s): A) I, II e III______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

Prof. Marcus Pio B) I, III e IV C) I, II e IV D) III e IV E) I, II, III e IV

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29) (IBGE Estatstico NCE 1999) Suponha que, numa regresso linear simples, observemos a seguinte tabela de anlise da varincia:

O valor calculado da estatstica F que completa a tabela ento, aproximadamente, igual a: (A) 21,08 (B) 28,17 (C) 35,36 (D) 42,43 (E) 57,18 30) (IBGE Estatstico NCE 1999)

31) (BACEN CESGRANRIO 1994) A quantidade relativa de 1988, referida ao ano de 1980 como ano-base, 120, enquanto que a de 1988, referida ao ano de 1984 como ano-base, 160. A quantidade relativa de 1984, referida ao ano de 1980 como ano base igual a: a) 75 b) 60 c) 55 d) 50 e) 40 32) (BACEN VUNESP 1998) Uma empresa utiliza em suas previses de vendas, um modelo de sries temporais com tendncia e sazonalidade. A reta de tendncia dada por Y = 200 + 25t , onde______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

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t = 1 corresponde ao terceiro trimestre de 1994, t = 2 corresponde ao quarto trimestre de 1994, t = 3 corresponde ao primeiro trimestre de 1995 e assim por diante (as vendas so dadas em milhes de reais). Os fatores sazonais multiplicativos so: TRIMESTRE FATOR SAZONAL MULTIPLICATIVO I 0,6 II 0,8 III 1,2 IV 1,4 A previso (em milhares de reais) para o primeiro trimestre de 1998 : a) 575 b) 330 c) 550 d) 360 e) 345

As questes 33 e 34 dizem respeito ao enunciado seguinte. A Cia. Delta presta servio de manuteno a uma marca de microcomputador. O gerente da Cia. Delta est interessado em estudar a associao existente entre o tempo (y) em minutos gasto em um atendimento e o nmero (x) de micros atendidos. Neste contexto anota as realizaes yt e xt dessas variveis em 16 chamadas de servio. O gerente postula o modelo linear yt = + xt + t, t = 1...16, onde e so parmetros desconhecidos e os t so erros no correlacionados com mdia zero e varincia constante . Os resultados obtidos com o ajuste pelo mtodo de quadrados mnimos para esse modelo so apresentados a seguir.

Sabe-se que

, onde m o tempo mdio das 16 chamadas.

33) (BACEN Analista em Informtica ESAF 2001) Assinale a opo que d o valor do coeficiente de determinao do modelo linear. a) 0,98 b) 0,90 c) 0,88 d) 0,28 e) 0,20 34) (BACEN Analista em Informtica ESAF 2001) Assinale a opo que d a estimativa do aumento esperado no tempo de atendimento decorrente do aumento de uma unidade no nmero de micros atendidos. a) 17,0______________________________________________________________________________________ Canal dos Concursos - Cursos preparatrios Avenida Beira Mar, 406, sala 1004 - Centro - Rio de Janeiro - RJ - Cep: 20021-060 [email protected]/29

Prof. Marcus Pio b) 12,4 c) 2,3 d) 0,2 e) 14,7

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35) (BACEN Analista em Informtica ESAF 2001) Uma srie temporal fracamente estacionria xt com mdia m evolui obedecendo o processo auto-regressivo de primeira ordem com t inteiro. As componentes t so realizaes do rudo branco com varincia > 0. Assinale a opo que d o coeficiente de correlao entre as realizaes xt+2 e xt. a) 0,81 b) 0,90 c) 0,50 d) 0,45 e) 0,98 O texto seguinte diz respeito s questes 36, 37 e 38.


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36) (MDIC Analista de Comrcio Exterior ESAF 2002)

37) (MDIC Analista de Comrcio Exterior ESAF 2002)


Prof. Marcus Pio 38) (MDIC Analista de Comrcio Exterior ESAF 2002)

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GABARITO 01 D 06 D 11 D 16 C 21 B 26 A 31 A 36 B 02 D 07 D 12 D 17 B 22 D 27 C 32 E 37 D 03 A 08 C 13 C 18 D 23 B 28 C 33 A 38 E 04 A 09 D 14 A 19 D 24 B 29 C 34 E 05 A 10 B 15 C 20 C 25 B 30 D 35 A


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