Em um trecho de uma avenida, ao se utilizar o radar móvel em um determinado período, são verificadas em média 7 infrações diárias por excesso de velocidade. Acredita-se que esse número pode ter aumentado. Para se verificar isso, o radar foi mantido por 10 dias consecutivos e o número de infrações foi: 8, 9, 5, 7, 8, 12, 6, 9, 6, 10. Como o desvio padrão foi estimado a partir de uma pequena amostra, deve-se usar a estatística t-Student pela qual se obtém t = 1,5. Pelo nível de significância e grau de liberdade atribuídos, tem-se t tabelado = 1,8. Com relação à média, ao desvio padrão e ao conjunto do número de infrações, a única alternativa correta é
✂️ A) a média da amostra é 9.
✂️ B) a média da amostra está a 1 desvio padrão da média.
✂️ C) a média da amostra está a 2 desvios padrão da média.
✂️ D) não há evidência do aumento nas infrações.
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A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Na presença de autocorrelação de erros, o estimador mais eficiente da regressão por mínimos quadrados ordinários continua sendo BLUE (best linear unbiased estimator), ou seja, melhor estimador linear não viesado.
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A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Como regra geral, a presença de autocorrelação dos erros é um problema que não pode ser corrigido, de modo que a modelagem por regressão deve ser abandonada quando detectado esse problema.
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