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457941201235943
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 entre Zt e Zt-2 é igual a 0,09.
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2

457941200645943
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 5ª Região (BA) Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Quanto aos métodos de simulação é correto afirmar que 
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3

457941201941044
Ano: 2024Banca: Instituto AccessOrganização: BanestesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Qual das alternativas abaixo representa apenas opções de processos estocásticos? 
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4

457941201912408
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: 
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5

457941201446841
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
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6

457941201954860
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.
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7

457941201138839
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
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8

457941200541730
Ano: 2012Banca: PUC-PROrganização: DPE-PRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Os diferentes tipos de dados espaciais são tradicionalmente classificados de acordo com uma tipologia de quatro categorias. Essa categorização diz respeito à natureza estocástica da observação. Além das categorias, “dados de processos pontuais” e “dados de superfícies aleatórias”, duas outras categorias fazem parte da tipologia, que são os dados.

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9

457941201468722
Ano: 2025Banca: FGVOrganização: MPUDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos | Análise de Séries Temporais
Considere o modelo de séries temporais: Yt = 1 + 0,5Yt-1 + εt, em que εt é um ruído branco com média zero e variância igual a 3. A variância de Yt, de acordo com o modelo proposto, vale:
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10

457941200473490
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.

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