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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: 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: 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: 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: 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: 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: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: STFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
No que concerne aos processos estocásticos, julgue o item seguinte.
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji ) for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 forem disjuntos, então cov[N(J1), N(J2)] = 0.
Em um processo de Poisson homogêneo, se N(Ji ) for a contagem de ocorrências no intervalo Ji , i = 1 e 2, e se os intervalos J1 e J2 forem disjuntos, então cov[N(J1), N(J2)] = 0.
Ano: 2015Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos | Análise de Séries Temporais
Seja o processo estocástico Zt – 0,5Zt-1 = at -0,5Zt-2 , em que Zt é a observação temporal e at é o ruído branco, é possível afirmar que
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.
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