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Ano: 2024Banca: CESGRANRIOOrganização: IPEADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Um analista de planejamento está estudando a evolução
dos preços de vendas de imóveis. Dessa forma, ajustou
aos dados um modelo de séries temporais de modo a prever os preços de venda para os próximos anos. Nesse
modelo, observou-se que sua Função de Autocorrelação
tinha valores significativos até a segunda defasagem e
que a Função de Autocorrelação Parcial tinha um decaimento exponencial.
Com base nessas informações, identifica-se que o modelo ajustado pelo analista foi o de
Ano: 2018Banca: Instituto AcessoOrganização: SEDUC-AMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Fundamentos de Estatística | Análise de Séries Temporais
No momento da identificação dos modelos Box & Jenkins para séries temporais, são utilizados os padrões
gerados nos correlogramas para a escolha das especificações funcionais destes modelos. Desta maneira,
marque o item abaixo que apresenta o possível modelo relacionado ao seguinte fato: o correlograma tem
padrão de redução exponencial, assim como o seu correlograma parcial.
Ano: 2015Banca: FCCOrganização: TRE-RRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Considere as seguintes afirmações abaixo relativas a Séries Temporais.
I. Para o modelo Zt = 1 + at − 0,73at − 1, onde at é o ruído branco de média zero e variância 2, a previsão de origem t e horizonte 1 é 1 − 0,73at .
II. Se a uma série temporal for ajustado um modelo ARIMA(1,0,0) com parâmetro φ = 0,5 , a previsão dessa série de origem t e horizonte 2 é igual ao produto do valor da série no instante t por 0,25.
III. Se f(k) é função de autocorrelação de um MA(1) que tem parâmetro θ = −0,4, então 0 < f(1) < 0,35.
IV. Uma técnica de diagnóstico para verificar se um modelo de série temporal representa adequadamente aos dados é o teste do periodograma alisado.
Está correto o que se afirma APENAS em
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANATELDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Julgue os próximos itens, considerando uma série temporal {Yt} gerada por um processo ARMA(1,1) estacionário representado pela equação Yt= 0,45Yt-1 + ∈t − 0,45∈t-1, em que {∈t } constitui uma série temporal de ruídos aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a 10, com t ∈ ℤ.
A média do processo ARMA(1,1) em questão é igual a zero.
Ano: 2013Banca: CETROOrganização: Ministério das CidadesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Considerando a sequência 2; 4; 3; 2; 7; 6, uma média
móvel de ordem 2 pode ser dada pela sequência
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: 2020Banca: IBADEOrganização: Prefeitura de Vila Velha - ESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
As variações numa série temporal, apresentam-se como
combinações de um ou mais dentre os fatores de
estacionariedade, sazonalidade, tendência ou ciclo. Analise
as afirmações abaixo e marque a única afirmação correta.
Ano: 2015Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
A condição de estacionariedade dos modelos da estrutura autorregressiva de ordem p, Φ (B)Zt = at, é que
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
A série temporal da quantidade mensal de pacientes
submetidos a determinado procedimento cirúrgico segue um
processo na forma Xt
= 100 + 0,5Xt 1 + at 0,5at 1, em que {at
}
representa uma série temporal de ruídos aleatórios com média nula
e variância 9.
A respeito desse processo, julgue o item que se segue.
A autocorrelação entre Xt
e Xt 1 é igual a 0.
Ano: 2018Banca: CESGRANRIOOrganização: PetrobrasDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais
Considere o modelo de séries temporais cuja equação é dada por (1- L)(1+0,4L7 ) Xt =(1-0,3L+1,2L2 )εt , εt ~N(0, σ2ε ), levando em conta polinômios autoregressivos e médias móveis, ambos completos.
Tal modelo é um
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