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Ano: 2025Banca: FGVOrganização: TRT - 24ª REGIÃO (MS)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos | Distribuições de Probabilidade
Suponha que o número de ocorrências de certo fenômeno ocorra
no tempo de acordo com um processo Poisson com uma taxa de
ocorrência média v por unidade de tempo.
Nesse caso, se T é o intervalo de tempo entre duas ocorrências
sucessivas, então T tem distribuição
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 17ª Região (ES)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Considere uma partícula que faz um passeio aleatório simples, simétrico e com barreiras pelas posições {0, 1, 2, ..., 100}. Se a
partícula estiver na posição 0, ela se moverá para a posição 1 no próximo passo. Se a partícula estiver na posição 100, ela se
moverá para a posição 99 no próximo passo. Para as posições restantes, a partícula se move para a esquerda ou direita com
igual probabilidade.
Se a partícula inicia o passeio na posição 0, a quantidade de passos necessários, em média, para ela retornar à posição 0 é
Ano: 2023Banca: FCCOrganização: TRT - 18ª Região (GO)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos | Análise de Séries Temporais
Considere o modelo de série temporal dado por:
Yt = Yt-1 - 0,25Yt-2 + et - 0,1et-1, sendo et ~ N(0, σ2)
Trata-se do modelo
Ano: 2019Banca: IF-PAOrganização: IF-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Fundamentos de Estatística | Processos Estocásticos | Análise de Séries Temporais
Dado o modelo Zt = µt + Nt , em que Zt exibe um comportamento sazonal deterministico com período
12, com µt sendo uma função determinística períodica satisfazendo µt - µt-12 = 0. Neste sentido, pode ser
apropriado considerar que:
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: INMETRODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos | Análise de Séries Temporais
Considere os processos de médias móveis (moving average) Wt ~ MA(q1) e Zt ~ MA(q2) em que q1 e q2 representam as ordens desses processos e Wt e Zt são independentes. Então, nesse caso, o processo St = Wt + Zt será um processo de médias móveis de ordem igual a
Ano: 2013Banca: CESGRANRIOOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Considere que xt siga o seguinte processo AR(1):
xt = b0 + b1 xt-1 + ut
em que ut é o ruído branco e b0 e b1 são os parâmetros do modelo. Se a variância de ut é igual a um, a variância incondicional e a autocovariância de ordem 2 são iguais, respectivamente, a
xt = b0 + b1 xt-1 + ut
em que ut é o ruído branco e b0 e b1 são os parâmetros do modelo. Se a variância de ut é igual a um, a variância incondicional e a autocovariância de ordem 2 são iguais, respectivamente, a
Ano: 2013Banca: NC-UFPROrganização: UFPRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
A metodologia Box & Jenkins é aplicada aos processos estocásticos estacionários. Um processo estocástico é dito
estacionário de segunda ordem quando as seguintes condições forem satisfeitas para qualquer instante de tempo t :
E{Z(t)} = E{Z(t+k)} = μ, ∀t∈T; Var{Z(t)} = E{[Z(t) – μ]
2
} = σ2
, ∀t∈T; e Cov{Z(t),Z(t+k)} = E{[Z(t) – μ].[Z(t+k) – μ]}. Nesse
contexto, assinale a alternativa correta.
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: 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: 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: