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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: 2024Banca: FGVOrganização: Câmara dos DeputadosDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos | Modelos Lineares | Análise de Variância (ANOVA) | Análise de Séries Temporais
Considere as propriedades de processos estocásticos
estacionários e não estacionários em análise de séries temporais.
Assinale a opção que melhor descreve uma diferença chave entre
um processo estocástico estacionário e um não estacionário.
Ano: 2023Banca: FCCOrganização: TRT - 18ª Região (GO)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Considere uma cadeia de Markov com estados E = { } 0,1, 2,3,4 e a seguinte matriz de transição:
Nessa situação, os estados
Ano: 2010Banca: CESGRANRIOOrganização: ELETROBRASDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Processos Estocásticos | Distribuições de Probabilidade
A taxa de falha de uma bomba centrífuga para um dado modo de falha é igual a λt, onde λ é uma constante e t é um intervalo de tempo. Qual é a confiabilidade dessa bomba para um determinado período de tempo, contado a partir da sua instalação?
Dado: exp(x) = ex
, e = 2,718
Ano: 2024Banca: Instituto AccessOrganização: BanestesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Qual das alternativas abaixo representa apenas opções de processos estocásticos?
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: 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
Seja Z = {Z(t), t ∈ T} um processo estocástico em que cov{Z(t1), Z(t2)} é uma função de t1 – t2. Considere ainda a condição E{Z2(t)} < ∞, ∀t∈T. Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta mais uma condição, sem a qual não se pode definir Z como processo estacionário de segunda ordem.
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: 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