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Um processo auto regressivo de ordem p, AR(p), pode ser escrito da forma:
Xt = ∅0 + ∅1Xt − 1 + ∅2Xt − 2 + ... + ∅pXt − p + εt onde ∅0, ∅1, ..., ∅p são parâmetros reais e εt uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas com E(εt ) = 0 e var(εt ) = σ2.
Corresponde a um processo AR(p) estacionário:
Supondo que a variável bidimensional (X, Y) seja uniformemente distribuída com E(XY) = 1/4, tal que E(X) = 1/3, E(X
2
) = 1/6, E(Y) = 2/3 e E(Y2
) = 1/2, o coeficiente de correlação
será de:
Para o caso de variáveis aleatórias quaisquer, existem diversas propriedades que se aplicam diretamente à esperança matemática e ao momento central de segunda ordem.
Dentre essas propriedades está:
Seja a variável aleatória bidimensional (X,Y) que tem distribuição uniforme no quadrado 0 < x < 1 e 0 < y < 1 e Zero fora dele. Por uma transformação linear é definida a v.a. bidimensional (Z,W) da seguinte maneira:
Z = X + Y e W = X – Y
Então, sobre essa outra variável bidimensional, é correto afirmar que:
Seja (X, Y) uma variável aleatória bidimensional que em dada amostra assumiu o seguinte conjunto de valores:
(1,16), (5,8) e (9, 3)
PS: Use, nos cálculos, √43 ≅ 6,5 .
Logo, a estimativa para o coeficiente de correlação de Pearson para o par (X, Y) obtido pelo método dos momentos será aproximadamente:
Uma distribuição conjunta das variáveis X e Y é dada pela função de densidade f (x , y)= 1− x/2 − y/3 , em que 0 ≤ x ≤ 2,
0 ≤ y ≤ 2 e 3x + 2y ≤ 2.
Considerando essas informações, bem como f (x , y)=0 para os demais pontos, julgue o item a seguir.
A probabilidade de um ponto escolhido aleatoriamente do conjunto [0, 2] × [0, 3] estar localizado no quadrado unitário [0, 1]2 é maior que 50%.