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Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MJSPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos | Análise de Séries Temporais
Julgue o próximo item, considerando um modelo de séries temporais do tipo Zt = 2 + 0,3 Zt-1 + at , no qual at ~ N (0,1) forma uma sequência de ruídos aleatórios independentes e identicamente distribuídos.
A autocorrelação parcial entre Zt+2 e Zt-2 é superior a 0,01.
Ano: 2024Banca: Instituto AccessOrganização: BanestesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Qual das alternativas abaixo representa apenas opções de processos estocásticos?
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 17ª Região (ES)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Um processo de Wiener Wt (movimento browniano padrão) satisfaz as seguintes propriedades:
− W0 = 0 com probabilidade 1.
− Para t > 0, Wt
tem distribuição normal com média 0 e variância t.
− Para s, t > 0, Wt+s − Ws tem a mesma distribuição de Wt
.
− Se 0 ≤ q ≤ r ≤ s < t, então Wt − Ws e Wr − Wq são variáveis aleatórias independentes.
− A função t ↦ Wt é contínua com probabilidade 1.
Considerando as propriedades apresentadas, a média e a variância de Ws + Wt
são, respectivamente,
Ano: 2023Banca: Instituto ConsulplanOrganização: MPE-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Em matemática, uma cadeia de Markov em tempo discreto é
um caso particular de um processo estocástico com estados
discretos (o parâmetro, em geral o tempo, pode ser discreto
ou contínuo) com a propriedade de que a distribuição de probabilidade do próximo estado depende apenas do estado atual
e não da sequência de eventos que o precederam. Sobre as
cadeias de Markov em tempo discreto, analise as afirmativas a
seguir.
I. Uma cadeia é irredutível se todos os estados comunicam
entre si.
II. Se uma cadeia é finita, existe pelo menos um estado recorrente.
III. Uma cadeia é aperiódica se apresenta período 0.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2015Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
A caracterização completa de um Processo Estocástico exige o conhecimento de todas as suas funções amostras (realizações, trajetórias). Isto permite determinar a função média, μ(t), e a função de autocorrelação, ρ(t), do processo. Mas, para alguns processos estocásticos, esses parâmetros podem ser determinados a partir de apenas uma realização (função amostra) típica do processo. Neste caso, o processo denomina-se
Ano: 2012Banca: FUNCABOrganização: MPE-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Considere as seguintes afirmações:
(a) É desejável reduzir o erro estocástico.
(b) É desejável reduzir a multicolinearidade.
(c) É desejável aumentar o número de graus de liberdade.
Em uma aplicação de regressão linear, deve-se preferir uma versão com “muitas” variáveis – chamada regressão múltipla – devido a:
Ano: 2023Banca: IBFCOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Em 1995, uma cidade tinha 10.000 habitantes.
A taxa de crescimento exponencial é de 10%
ao ano. A população da cidade aumentou,
entre 1993 e 1997 em aproximadamente:
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: STFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
No que concerne aos processos estocásticos, julgue o item seguinte.
Se, em um processo de Markov em tempo discreto, a matriz de transição for M, e se v for o vetor distribuição estacionária do processo, então vM2 = vM100 .
Se, em um processo de Markov em tempo discreto, a matriz de transição for M, e se v for o vetor distribuição estacionária do processo, então vM2 = vM100 .
Ano: 2024Banca: Instituto AccessOrganização: BanestesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
O conceito: a arte de gerar amostras de variáveis aleatórias em um ambiente computacional e usar essas amostras para a obtenção de um certo resultado
é de:
Ano: 2012Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Banco da AmazôniaDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Texto associado
No que se refere a processos estocásticos, julgue os próximos itens.
Um processo gaussiano de Wierner, definido como W0 = 0;Wt – Ws ~ N(0; t – s), é estacionário e homocedástico.