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Questões de concursos para CESGRANRIO

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FC624180 · Estatística

É preciso estimar o número de unidades de um certo equipamento a serem vendidas por uma empresa. Um estagiário fez um modelo de regressão linear, onde x (no do mês) e y as vendas realizadas em unidades são mostrados na figura acima. Qual ti

CESGRANRIO · 2012

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FC624181 · Estatística

Considerando um modelo de regressão entre duas séries temporais, que são integradas de ordem 1 e cointegradas, pode-se concluir que os(as)

CESGRANRIO · 2012

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FC624182 · Estatística

Os testes de Raiz Unitária são utilizados para a análise univariada das séries, com o objetivo de entender qual é o processo estocástico gerador da série. Sobre a hipótese dos testes de Raiz Unitária Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e Kwiatkow

CESGRANRIO · 2024

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FC624183 · Estatística

Seja o modelo autorregressivo integrado médias móveis ARIMA(2,1,0) representado pela equação X t= (1+Ø 1) \(X_{t-1}\) + (Ø 2 - Ø 1) \(X_{t-2}\) - Ø 2 \(X_{t-3}\)+ \(\varepsilon_t\) , onde \(\varepsilon_t\) ~RB(0, \(\sigma^2_\varepsilon\) ).

CESGRANRIO · 2018

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FC624184 · Estatística

Um pesquisador ajusta um modelo invertível de média móvel de primeira ordem a uma série temporal de interesse. O coeficiente de autocorrelação amostral de lag 1 é -0,4. Nesse caso, o valor do parâmetro de média móvel \(\theta\) é

CESGRANRIO · 2014

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FC624185 · Estatística

Considere que xt siga o seguinte processo AR(1): xt = b0 + b1xt-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,

CESGRANRIO · 2013

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FC624186 · Estatística

Suponha que um processo estacionário de séries de tempo yt tenha sido gerado por um modelo ARMA (p,q). As suas funções de correlação (ACF) e de autocorrelação parcial (PACF) são dadas pelos gráficos abaixo. Suponha, ainda, que a média incon

CESGRANRIO · 2013

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FC624187 · Estatística

Suponha o seguinte modelo MA(1): yt = ut + a1(ut-1) em que ut é um ruído branco cuja variância é igual a \(\sigma^2\). Assim, a variância incondicional e as autocorrelações de primeira e de segunda ordens são iguais, respectivamente, a

CESGRANRIO · 2013

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FC624188 · Estatística

Considere a função de autocorrelação amostral, FAC, e a função de autocorrelação parcial amostral, FACP, de uma série temporal com 120 observações. Considere ainda a função de autocorrelação amostral, FAC, e a função de autocorrelação parci

CESGRANRIO · 2012

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FC624189 · Estatística

Seja {Zt, t ≥ 0} uma série temporal tal que para todo t ≥ 0, E[Z t ] = 0 e E[Z 2t ] = t. Além disso, suponha que para todo 0 ≤ s < t, Zt − Zs e Zs sejam independentes. Assim o coeficiente de correlação entre Z27 e Z48 é dado por

CESGRANRIO · 2012

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FC624190 · Estatística

O processo Yt cuja função de autocorrelação pk = 0 para \(\forall_k\) ≠ 0 é o

CESGRANRIO · 2012

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FC624191 · Estatística

Estabelece-se um modelo AR(1) aos seguintes dados: \(y_1=2,0,y_2=-1,7,y_3=1,5,y_4=-2,0\) e \(y_5=1,5,\) com os valores iniciais \(\epsilon_1=0,\mu=0\)e \(p_1=0.\) O valor inteiro mais próximo de \(S=\sum_{t=1}^5\epsilon_t^2\) para os dados

CESGRANRIO · 2014

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FC624192 · Estatística

Seja um modelo autorregressivo de ordem 2, AR(2), aplicado a uma série temporal, Z t , de modo que Z t = φ 1Ζ t-1 + φ 2Ζ t-2 + a t , sendo φ 1 = 0,8, e a autocorrelação de lag 1, p 1 = \(\frac {7} {8}\). O valor de φ 2 é

CESGRANRIO · 2012

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FC624193 · Estatística

A investigação do número diário de navios que partem de um porto concluiu que a série segue o processo AR(1) \(X_t = \mu + \phi X_{t−1} + \cdots + \varepsilon_t\) onde \(\varepsilon_t\) é ruído branco. A função de autocorrelação amostral do

CESGRANRIO · 2012

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FC624194 · Estatística

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 um

CESGRANRIO · 2024

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FC624195 · Estatística

Um analista de planejamento utilizou um modelo ARMA(1,1) para estimar a safra de grãos (w) anual para determinada cidade no interior do Mato Grosso do Sul. O modelo usado é escrito da seguinte forma: \(w_t = \alpha w_{t-1} + \beta e_{t-1}+e

CESGRANRIO · 2024

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FC624196 · Estatística

Considere o modelo de séries temporais cuja equação é dada por (1-L)(1+0,4L 7) X t=(1-0,3L+1,2L 2) \(\varepsilon_t\), \(\varepsilon_t\)~N (0, \(\sigma^2_\varepsilon\) ), levando em conta polinômios autoregressivos e médias móveis, ambos com

CESGRANRIO · 2018

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FC624197 · Estatística

Considere as afirmações a seguir referentes ao modelo de série temporal: \(y_t=0,8y_{t-1}\,+2\epsilon_t-0,5\epsilon_{t-1}\) com \(\epsilon_t\) normalmente distribuído com média 0 e variância \(\sigma^2\). I - O modelo descrito é ARMA(1,1).

CESGRANRIO · 2014

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FC624198 · Estatística

O método de seleção de modelos de Box-Jenkins consiste em três estágios: identificação, estimação e checagem de diagnóstico. Em cada estágio é feita uma análise com estatísticas, métodos e testes. Associe cada estágio com o elemento nele ut

CESGRANRIO · 2013

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FC624199 · Estatística

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

CESGRANRIO · 2013

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FC624200 · Estatística

Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais. Nas análises aplicadas às séries temporais,

CESGRANRIO · 2024

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FC624201 · Estatística

Dados de qualquer série temporal podem ser pensados como sendo gerados por um processo estocástico. Quando um processo estocástico possui suas média, variância e autocovariância constantes ao longo do tempo, diz-se que este é um processo es

CESGRANRIO · 2024

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FC624202 · Estatística

Grande parte dos procedimentos de análise de séries temporais pressupõe séries estacionárias. Um procedimento comum para converter uma série temporal não estacionária em uma série estacionária reside na utilização de diferenças sucessivas d

CESGRANRIO · 2018

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FC624203 · Estatística

Alguns filtros estatísticos suavizadores são utilizados para estimar o produto potencial e o hiato do produto, sendo o filtro Hodrick e Prescott (HP) um dos mais utilizados para esse fim. O filtro HP

CESGRANRIO · 2024

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