Questões de Estatística - Processos estocásticos para Concurso
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Q827151
Estatística
Seja Z = {Z(t), t ∈ T} um processo estocástico em que cov{Z(t1), Z(t2)} é uma função de t1 – t2. Considere ainda a condição E{Z2(t)} < ∞, ∀t∈T. Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta mais uma condição, sem a qual não se pode definir Z como processo estacionário de segunda ordem.
Q827150
Estatística
A metodologia Box & Jenkins é aplicada aos processos estocásticos estacionários. Um processo estocástico é dito
estacionário de segunda ordem quando as seguintes condições forem satisfeitas para qualquer instante de tempo t :
E{Z(t)} = E{Z(t+k)} = μ, ∀t∈T; Var{Z(t)} = E{[Z(t) – μ]
2
} = σ2
, ∀t∈T; e Cov{Z(t),Z(t+k)} = E{[Z(t) – μ].[Z(t+k) – μ]}. Nesse
contexto, assinale a alternativa correta.
Q820427
Estatística
Considere as seguintes afirmações:
(a) É desejável reduzir o erro estocástico.
(b) É desejável reduzir a multicolinearidade.
(c) É desejável aumentar o número de graus de liberdade.
Em uma aplicação de regressão linear, deve-se preferir uma versão com “muitas” variáveis – chamada regressão múltipla – devido a:
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440565
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 incondicional da série yt seja igual a 10.
Se ut é um processo de ruído branco, yt é definido pelo processo
Suponha, ainda, que a média incondicional da série yt seja igual a 10.
Se ut é um processo de ruído branco, yt é definido pelo processo
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440563
Estatística
Considere que xt siga o seguinte processo AR(1):
xt = b0 + b1 xt-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, respectivamente, a
xt = b0 + b1 xt-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, respectivamente, a