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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: 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: 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: 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: 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: 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: 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: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 5ª Região (BA) Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Quanto aos métodos de simulação é correto afirmar que
Ano: 2024Banca: Instituto AccessOrganização: BanestesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Processos Estocásticos
Qual das alternativas abaixo representa apenas opções de processos estocásticos?
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: