Conteúdo aberto do FC Concursos

Questões de concursos de Estatística

Leia os enunciados, as respostas e os comentários dos professores. Para estudar, usar a revisão espaçada e acompanhar seu progresso, entre na sua conta.

FC624171 · Estatística

Um modelo de regressão linear múltipla foi aplicado a uma amostra aleatória de tamanho 100. Os resultados obtidos estão resumidos a seguir. Estatística da regressão R múltiplo 0,88 R-quadrado 0,77 R-quadrado ajustado 0,77 Erro padrão 0,25 O

CESGRANRIO · 2012

Ler resposta e comentário →

FC624172 · Estatística

Ao estudar a relação entre duas variáveis X e Y, um pesquisador percebe uma relação não linear entre elas e propõe o seguinte modelo: \(y_i=\alpha+\beta X_{i}^3+ \epsilon_i\) para \(i=1,2,3,...,n.\) Os estimadores de mínimos quadrados para

CESGRANRIO · 2014

Ler resposta e comentário →

FC624173 · Estatística

Em estudos sobre os diferenciais de salários entre homens e mulheres, há uma preocupação em entender o efeito do tempo dedicado aos afazeres domésticos (Td). Sabe-se que as mulheres dedicam a maior parte da sua jornada para essas atividades

CESGRANRIO · 2024

Ler resposta e comentário →

FC624174 · Estatística

Uma das premissas básicas mais importantes do modelo de regressão linear diz respeito à distribuição normal do termo estocástico. A falta de plausibilidade, ou não confirmação dessa premissa, para amostras pequenas, irá afetar, sobretudo, a

CESGRANRIO · 2018

Ler resposta e comentário →

FC624175 · Estatística

Com o objetivo de modelar a relação entre duas variáveis do campo energético, X e Y, um pesquisador observou que a função y(x) que melhor se ajustava aos dados quando 0 < x ≤ 30 possuía as seguintes propriedades: a função y(x) é contínua e

CESGRANRIO · 2014

Ler resposta e comentário →

FC624176 · Estatística

Suponha que a taxa de desemprego trimestral (u t) seja explicada pelo PIB trimestral (PIB t) e pela taxa trimestral de inflação (π t). No entanto, o desemprego pode ter comportamento sazonal. Assim, um analista resolve estimar o seguinte mo

CESGRANRIO · 2013

Ler resposta e comentário →

FC624177 · Estatística

Uma série temporal pode apresentar um componente de tendência, observações discrepantes (outliers), padrões de sazonalidades, quebras estruturais, dentre outras características. Sendo assim, a

CESGRANRIO · 2024

Ler resposta e comentário →

FC624178 · Estatística

Considere o método de suavização exponencial simples para previsão. Suponha que a taxa de amortecimento seja 0,9, e que a previsão de 1 passo à frente na origem t = 100 é \(\hat {X}_{100}\)(1) = 50. Se X 101= 55, qual é a previsão de 1 pass

CESGRANRIO · 2018

Ler resposta e comentário →

FC624179 · Estatística

A técnica de previsão que calcula a projeção por meio de uma ponderação entre a demanda real do período anterior Dt–1 e a projeção do período anterior Mt–1, utilizando um coeficiente de suavização α para definir o peso de cada componente no

CESGRANRIO · 2018

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

FC624190 · Estatística

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

CESGRANRIO · 2012

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

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

Ler resposta e comentário →

Próximos conteúdos →