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Ano: 2024Banca: COMVEST UFAMOrganização: UFAMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Considere as características a seguir:
I.
Tendência: efeito de longo prazo na média. Sua
especificação de longo prazo é difícil.
II. Sazonalidade: refere‐se a efeitos associados a
variações periódicas (semanal, mensal, anual, etc.).
III. Ciclos: variações que, apesar de periódicas, não são
associadas automaticamente a nenhuma medida
temporal.
São características típicas de séries temporais:
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANTTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Com relação aos modelos de séries temporais, julgue o próximo item.
A suposição de estacionariedade não coloca restrição sobre a
forma como xt
e xt-1 são relacionados entre si.
Ano: 2016Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Seja a série temporal Zt
que foi observada em
uma realização de tamanho n = 5, ou seja, 4, 6,
10, 12, 15. As estimativas da autocorrelação ρ1 e da autocorrelação parcial Φ11 de lag 1
(defasagem) são, respectivamente:
Ano: 2024Banca: CESGRANRIOOrganização: IPEADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Entender qual processo melhor explica a dinâmica de uma série temporal é uma questão central da análise de séries temporais univariadas. A metodologia de Box-Jenkins auxilia na resposta a essa questão, indicando se a dinâmica temporal de uma série é mais bem compreendida por processos: AR(p); MA(q); ARMA(p,q) ou outro.
Essa metodologia é composta pelas seguintes etapas:
P - Estimação
Q - Diagnóstico
R - Previsão
S - Identificação
Segundo essa metodologia, a sequência das etapas, da primeira para a última, para explicar a dinâmica de uma série temporal é:
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: EPEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
A respeito de uma série temporal, conjunto de observações sobre
uma variável, ordenado no tempo e registrado em períodos
regulares, analise as afirmativas a seguir.
I. A suposição básica que norteia a análise de séries temporais é
que há um sistema causal mais ou menos constante,
relacionado com o tempo, que exerceu influência sobre os
dados no passado e pode continuar a fazê-lo no futuro. Este
sistema causal costuma atuar criando padrões aleatórios que
podem ser detectados em um gráfico da série temporal, ou
mediante algum outro processo estatístico.
II. O objetivo da análise de séries temporais é identificar padrões
não aleatórios na série temporal de uma variável de interesse
e a observação deste comportamento passado pode permitir
fazer previsões sobre o futuro, orientando a tomada de
decisões.
III. São exemplos de séries temporais: as temperaturas máximas
e mínimas diárias em uma cidade, as vendas mensais de uma
empresa, os valores mensais do IPC-A, o resultado de um
eletroencefalograma e o gráfico de controle de um processo
produtivo.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: STFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Julgue o item, relativo à análise de séries temporais
Se Zt* for o valor de um filtro linear (médias móveis) no instante t e se µt = E(Zt ) for o valor esperado da série no mesmo instante, então E(Zt*) > µt .
Se Zt* for o valor de um filtro linear (médias móveis) no instante t e se µt = E(Zt ) for o valor esperado da série no mesmo instante, então E(Zt*) > µt .
Ano: 2015Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Quando se ajusta a uma série temporal um modelo da estrutura autorregressiva, a condição fundamental é que a série seja
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 5ª Região (BA) Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Em uma análise de série temporal é utilizado o modelo de médias móveis de primeira ordem, MA(1)
Zt = at − 0,5at-1, t ∈ Z
Onde at possui uma distribuição normal com média 0 e variância 1.
O valor da função densidade espectral no ponto 0 é dado por
Ano: 2015Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
A condição de inversibilidade dos modelos da estrutura médias móveis de ordem q, Zt = Θ (B) at, é que
Ano: 2013Banca: CESGRANRIOOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Os critérios de informação de Akaike (AIC) e de Schwartz (SBC) são estatísticas que ajudam na seleção do melhor modelo de séries temporais.
Observe as afirmações a seguir concernentes a tais processos:
I – O valor da estatística do critério AIC é menor do que o da estatística do critério SBC, supondo que o tamanho amostral seja maior do que oito períodos.
II – No caso de os critérios selecionarem modelos diferentes, deve-se testar se os resíduos seguem um processo ruído branco.
III – AIC e SBC selecionam o modelo que apresenta a maior estatística entre os modelos estimados.
IV – Ao se estimar e comparar as estatísticas AIC e SBC de modelos diferentes, deve-se manter o tamanho amostral fixo.
Está correto o que se afirma em:
Observe as afirmações a seguir concernentes a tais processos:
I – O valor da estatística do critério AIC é menor do que o da estatística do critério SBC, supondo que o tamanho amostral seja maior do que oito períodos.
II – No caso de os critérios selecionarem modelos diferentes, deve-se testar se os resíduos seguem um processo ruído branco.
III – AIC e SBC selecionam o modelo que apresenta a maior estatística entre os modelos estimados.
IV – Ao se estimar e comparar as estatísticas AIC e SBC de modelos diferentes, deve-se manter o tamanho amostral fixo.
Está correto o que se afirma em:
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