Questões de Concurso
Sobre análise de séries temporais em estatística
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Analise o gráfico abaixo.

Considerando que se trata de um meteograma de ensemble da temperatura a 850 hPa do European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), assinale a opção INCORRETA.
Analise o gráfico abaixo.

Estão representados o prognóstico horário de altura de ondas (em metros) do modelo numérico WW3 e os dados observados em uma boia meteoceanográfica para a mesma localidade, ao longo de um dia. Sabendo que havia um aviso de mar em vigor para esta região durante este período, emitido pelo Serviço Meteorológico Marinho brasileiro, é correto afirmar que:
I. Em gráficos de séries temporais, oscilações de curta duração nem sempre indicam mudanças estruturais permanentes no fenômeno analisado.
II. Em gráficos setoriais, setores visualmente próximos em tamanho sempre correspondem a valores numéricoS equivalentes ou idênticos.
III. Todo gráfico que apresenta crescimento contínuo ao longo do eixo horizontal demonstra, necessariamente, relação de causa e efeito entre as variáveis representadas.
Está(ão) CORRETA(S):
Relacione abaixo os Conceitos (Coluna 1) com suas respectivas Definições (Coluna 2).
Coluna 1 Conceitos
1. Regressão simples 2. Série temporal 3. Estatística descritiva
Coluna 2 Definições
( ) Resumo de medidas de centralidade e dispersão. ( ) Modelagem da relação entre duas variáveis. ( ) Análise de padrões ao longo do tempo.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.
Acerca dos princípios e de boas práticas de visualização de dados e painéis de monitoramento, julgue o item a seguir.
Ao olho humano a continuidade da linha é percebida como a progressão do tempo e a conexão entre eventos, de modo que gráficos de linhas são as ferramentas ideais para representar séries temporais.
Ao olho humano a continuidade da linha é percebida como a progressão do tempo e a conexão entre eventos, de modo que gráficos de linhas são as ferramentas ideais para representar séries temporais.
Gráfico 1 – Série histórica do número de inscrições no ENEM (2010-2025).
Fonte: BRASIL. Ministério da Educação. Painel de Monitoramento: Estudantes Concluintes e Confirmados – Enem 2025. [Brasília, DF]: MEC, 2025. Disponível em: https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiYjM0N2JkYzMtZTg4Mi00NjJjLTg2MTItNWY4MmI1MmE4MWUzIiwidCI6IjI2ZjczODk3LWM4YWMtNGIxZS05NzhmLWVhNGMwNzc0MzRiZiJ9. Acesso em: 23 mar. 2026. Adaptado.
A respeito do gráfico apresentado, analise as afirmações a seguir.
I- O maior número de inscritos no ENEM foi atingido no ano de 2016.
II- Após uma redução a menos da metade do maior número de inscrições atingido, o número de inscritos no ENEM volta a subir anualmente a partir de 2022.
III- Em 2025, foi registrada a menor diferença entre o número de inscrições e o número de inscrições comprovadas.
IV- A menor diferença entre inscritos e inscrições comprovadas foi no ano de 2020, apesar da pandemia da Covid-19 naquele ano.
É CORRETO o que se afirma apenas em:
Com base nos resultados apresentados e nos conceitos de avaliação de modelos de previsão de demanda, qual modelo deve ser escolhido?
I. A autocorrelação analisa dados de séries temporais para identificar correlações em valores em diferentes pontos da série, avaliando como um valor se relaciona consigo mesmo.
II. Na elaboração de um modelo de séries temporais, encontramos erros que aparecem devido a um componente temporal, de modo que há termos de erro que se correlacionam ao longo do tempo (erros autocorrelacionados) e, nesses casos, a solução é regredir a variável dependente em função dela mesma, utilizando atrasos temporais identificados por meio de um teste de autocorrelação.
III. Assim como a correlação avalia o vínculo linear entre variáveis distintas, a autocorrelação avalia a relação entre valores atrasados de uma série temporal por meio de um modelo linear. Quando os dados apresentam uma tendência, as autocorrelações para curtos intervalos de tempo geralmente são altas e positivas, já que observações próximas temporalmente costumam ter valores semelhantes. Portanto, a função de autocorrelação de uma série temporal tendenciosa tende a ter valores positivos que decrescem gradualmente com o aumento dos atrasos.
IV. Quando os dados apresentam flutuações ou padrões sazonais, as autocorrelações serão menores nos atrasos sazonais (múltiplos do período sazonal) do que nos outros atrasos.
Estão corretas as afirmativas
I. Na etapa de Identificação busca-se determinar qual versão dos modelos de Box-Jenkins, sazonais ou não, melhor descreve o comportamento da série. A identificação do modelo a ser estimado ocorre pelo comportamento das funções de autocorrelações (ACF) e das funções de autocorrelações parciais (PACF).
II. A etapa de Estimação consiste em estimar os parâmetros do componente autorregressivo, os parâmetros do componente de médias móveis e a variância de εt.
III. A etapa de Verificação é dedicada a avaliar se o modelo estimado é adequado para descrever o comportamento dos dados.
Está correto o que se afirma em
A avaliação dessa metodologia de validação é:
Analise a figura abaixo e responda:

A figura indica um gráfico do tipo:
Um algoritmo está sendo desenvolvido para modelagem de séries temporais e encontra-se em fase de testes. Nessa etapa, o algoritmo funciona para séries com média 75 e variância 180.
Uma dada série selecionada para o teste não atende às especificações mencionadas, pois possui média 84 e variância 245.
Para alterar linearmente a referida série, tornando apta a testar o algoritmo, é necessário que cada observação seja