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Questões de concursos de Estatística para CEBRASPE (CESPE)

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

FC100012 · Estatística

Considere-se um modelo de séries temporais na forma Xt = 2 + 0,2Xt-1 + at, em que t denota um índice temporal, at representa um ruído branco com média zero e variância 4, e as variáveis Xt e Xt−1 são tais que E[Xt] = E[Xt-1] e Var[Xt] = Var

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100013 · Estatística

Considere-se um modelo de séries temporais na forma Xt = 2 + 0,2Xt-1 + at, em que t denota um índice temporal, at representa um ruído branco com média zero e variância 4, e as variáveis Xt e Xt−1 são tais que E[Xt] = E[Xt-1] e Var[Xt] = Var

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100014 · Estatística

Considere-se um modelo de séries temporais na forma Xt = 2 + 0,2Xt-1 + at, em que t denota um índice temporal, at representa um ruído branco com média zero e variância 4, e as variáveis Xt e Xt−1 são tais que E[Xt] = E[Xt-1] e Var[Xt] = Var

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100015 · Estatística

Considere-se um modelo de séries temporais na forma Xt = 2 + 0,2Xt-1 + at, em que t denota um índice temporal, at representa um ruído branco com média zero e variância 4, e as variáveis Xt e Xt−1 são tais que E[Xt] = E[Xt-1] e Var[Xt] = Var

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100016 · Estatística

Julgue o próximo item, considerando um modelo de séries temporais do tipo Zt= 2 + 0,3Zt-1 + at, no qual at ∼ N(0,1) forma uma sequência de ruídos aleatórios independentes e identicamente distribuídos. A média do processo Zt é igual a 2.

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100017 · Estatística

Julgue o próximo item, considerando um modelo de séries temporais do tipo Zt= 2 + 0,3Zt-1 + at, no qual at ∼ N(0,1) forma uma sequência de ruídos aleatórios independentes e identicamente distribuídos. A série temporal Wt = (1 − 0,3B)Zt, em

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100018 · Estatística

Julgue o próximo item, considerando uma série temporal {Yt} gerada por um processo ARMA(1,1) estacionário representado pela equação Yt0,45Yt-1 + ∈t − 0,45 ∈t−1, em que {∈t} constitui uma série temporal de ruídos aleatórios independentes com

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100019 · Estatística

Julgue o próximo item, considerando uma série temporal {Yt} gerada por um processo ARMA(1,1) estacionário representado pela equação Yt0,45Yt-1 + ∈t − 0,45 ∈t−1, em que {∈t} constitui uma série temporal de ruídos aleatórios independentes com

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100020 · Estatística

Julgue o próximo item, considerando uma série temporal {Yt} gerada por um processo ARMA(1,1) estacionário representado pela equação Yt0,45Yt-1 + ∈t − 0,45 ∈t−1, em que {∈t} constitui uma série temporal de ruídos aleatórios independentes com

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100021 · Estatística

Julgue o próximo item, considerando uma série temporal {Yt} gerada por um processo ARMA(1,1) estacionário representado pela equação Yt0,45Yt-1 + ∈t − 0,45 ∈t−1, em que {∈t} constitui uma série temporal de ruídos aleatórios independentes com

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100022 · Estatística

No que se refere a vetores autorregressivos, julgue o item que se segue. Para a utilização efetiva de um modelo de vetor autorregressivo em previsões, não é necessário que as séries temporais incluídas sejam estacionárias.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100023 · Estatística

No que se refere a vetores autorregressivos, julgue o item que se segue. Em um modelo de vetor autorregressivo de ordem p, cada variável do sistema é modelada como uma função linear das defasagens de todas as variáveis incluídas no modelo,

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100024 · Estatística

No que se refere a vetores autorregressivos, julgue o item que se segue. Uma série temporal é considerada estacionária se suas médias e variâncias permanecerem constantes ao longo do tempo e se ela não exibir tendências ou sazonalidade.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100025 · Estatística

Com base no modelo clássico de regressão linear, julgue o item a seguir. As estatísticas R2 serão menores para estimativas em séries temporais que para cortes transversais.

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100026 · Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. Duas séries temporais, xt e yt, ambas não estacionárias e integradas de ordem um, são cointegradas se existir uma combinação linear entre yt e xt que seja estacionária

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100027 · Estatística

O item a seguir é apresentada uma situação hipotética seguida de uma assertiva a ser julgada a respeito de Estatística e Econometria. Seja Yt uma série temporal adequadamente descrita como um passeio aleatório com deslocamento. Nesse caso,

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100028 · Estatística

Considerando uma série temporal representada por {Xt}, julgue o item a seguir. Se a série temporal for gerada por um processo na forma Xt = εt −Xt−1, εt no qual εt representa um ruído branco com média zero e desvio padrão igual a 1, então a

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100029 · Estatística

Com base no modelo clássico de regressão linear, julgue o item a seguir. Se uma série temporal possui raiz unitária pelo teste Augmented Dickey-Fuller (ADF), pode-se afirmar que essa série será não estacionária.

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100030 · Estatística

Considere que uma variável aleatória X se comporte de acordo com a seguinte equação em diferenças estocásticas. Diante dessas informações, julgue o item subsequente. O processo estocástico é um ARMA(1, 1).

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100031 · Estatística

Julgue o seguinte item, relativo a processos estocásticos. Em uma cadeia de Markov, a probabilidade de transição de um estado para outro é influenciada pela sequência completa de eventos anteriores.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100032 · Estatística

Considere que uma variável aleatória X se comporte de acordo com a seguinte equação em diferenças estocásticas. Diante dessas informações, julgue o item subsequente. O processo estocástico representado possui raiz unitária.

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100033 · Estatística

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue. Se a matriz de variância-covariância referente a três variáveis for e se o menor autovalor dessa matriz for igual a 1

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100034 · Estatística

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue. Considere que, em uma análise de agrupamentos por meio de mistura de gaussianas, três distribuições normais com média

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100035 · Estatística

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue. Considere a tabela abaixo que mostra as distâncias entre cada observação de um conjunto de dados hipotético e os veto

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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