Abaixo segue a minha discussão para o item (a):
Porque a distribuição \(\sideset{}{_{m-k}^{2}}X\) é deslocada para a
esquerda em relação a distribuição \(\sideset{}{_{m}^{2}}X\) , é
provável que mais estatísticas Q pareçam significativas. Isto é,
evidências contra a adequação do modelo serão aumentadas.
Abaixo segue a minha discussão para o item (b):
Independentemente de o modelo selecionado diferir de um AR(3), os
resultados qualitativos do exercício provavelmente não serão
alterados, porque o AR(3) fornece uma boa aproximação à dinâmica,
mesmo que não seja a melhor. É sempre importante lembrar que queremos
uma boa aproximação e não 100% de exatidão na previsão, buscar extrema
acurácia poderá nos levar a problemas de *overffiting, mesmo em
modelos simples como um AR(3).
Minha discussão para o item (c):
Tanto pelo AIC quanto pelo SIC, é provável que o modelo melhore. Para
modelos menores, o AIC acaba selecionando aqueles com maiores números
de parâmetros. E dado que sabemos, da realidade, que o consumo de
bebidas alcoólicas é sim significante maior nas sextas e sábados, pode
ser interessante sim modelar esses dias usando dummies sazonais.