Questões de Concurso
Sobre análise de séries temporais em estatística
Foram encontradas 277 questões
Ano: 2008
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INSS
Prova:
CESPE - 2008 - INSS - Analista do Seguro Social - Estatística |
Q409153
Estatística
Considere-se o modelo de séries temporais em tempo discreto na forma Xt = Xt – 1 + f Wt – 1 + Wt , em que t representa o tempo, φ = 1, 2, 3,...; φ …0 é o coeficiente do modelo e Wt representa um processo de choques aleatórios com média zero e variância σ2 . Com base nessas informações, julgue o item seguinte , acerca da primeira diferença Xt - X t-1.
Essa diferença é uma série temporal fracamente estacionária.
Essa diferença é uma série temporal fracamente estacionária.
Ano: 2008
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCU
Prova:
CESPE - 2008 - TCU - Analista de Controle Externo - Planejamento e Gestão - Prova 2 |
Q164337
Estatística
Texto associado
Uma agência de desenvolvimento urbano divulgou os
dados apresentados na tabela a seguir, acerca dos números de
imóveis ofertados (X) e vendidos (Y) em determinado município,
nos anos de 2005 a 2007.
Considerando as informações do texto, julgue os itens
subseqüentes.
dados apresentados na tabela a seguir, acerca dos números de
imóveis ofertados (X) e vendidos (Y) em determinado município,
nos anos de 2005 a 2007.
Considerando as informações do texto, julgue os itens
subseqüentes.
A variável X forma uma série estatística denominada série temporal.
Ano: 2007
Banca:
FCC
Órgão:
TRF - 2ª REGIÃO
Prova:
FCC - 2007 - TRF - 2ª REGIÃO - Analista Judiciário - Estatística |
Q2251192
Estatística
Seja B o operador translação para o passado (isto é
B Zt = Zt−1).
Sejam θ, Θ, e φ números reais maiores do que zero e
menores do que um e at
um processo de ruído branco.
Então um modelo do tipo SARIMA (0, 1, 1) × (0, 0, 1)12 é dado por:
Então um modelo do tipo SARIMA (0, 1, 1) × (0, 0, 1)12 é dado por:
Ano: 2007
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2007 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q2219854
Estatística
Uma série temporal estacionária {Xt
}, t = 1, 2,..., n , é
definida por Xt
= λ Xt-1 + at
, em que at
representa o ruído aleatório
observado no instante t, E(at
) = 0 e Var(at
) = λ > 0. Seja 
n+1 o
melhor preditor linear para a próxima observação Xn+1.
Considerando as informações acima, julgue os itens que se seguem.
I A variância do processo Xt é igual a λ. II n+1 = Xn
III E (Xn+1 - n+1)
2
= λ2
.
A quantidade de itens certos é igual a
n+1 o
melhor preditor linear para a próxima observação Xn+1.
Considerando as informações acima, julgue os itens que se seguem.
I A variância do processo Xt é igual a λ. II
n+1 = Xn
III E (Xn+1 - n+1)
2
= λ2
.
A quantidade de itens certos é igual a
Ano: 2007
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2007 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q2219853
Estatística
Texto associado
Uma série temporal estacionária {Yt }, t = 1, 2, ..., n, segue um processo definido pelas equações a seguir, em que {Zt } é uma seqüência de ruídos com média zero e variância σ2 .
Considerando as informações do texto, se B = 0, então a
correlação entre Yt
e Yt+2 será igual a
Ano: 2007
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2007 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q2219852
Estatística
Texto associado
Uma série temporal estacionária {Yt }, t = 1, 2, ..., n, segue um processo definido pelas equações a seguir, em que {Zt } é uma seqüência de ruídos com média zero e variância σ2 .
Com base nas informações apresentadas no texto, se A = 0 e
B = 0,5, então a correlação entre Yt
e Yt+2 será igual a
Ano: 2007
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2007 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q2219851
Estatística
Texto associado
Uma série temporal estacionária {Yt }, t = 1, 2, ..., n, segue um processo definido pelas equações a seguir, em que {Zt } é uma seqüência de ruídos com média zero e variância σ2 .
A partir das informações apresentadas no texto, julgue os
seguintes itens.
I |A| < 1.
II |B| < 1.
III {Yt} segue um processo ARMA(1,1).
A quantidade de itens certos é igual a
I |A| < 1.
II |B| < 1.
III {Yt} segue um processo ARMA(1,1).
A quantidade de itens certos é igual a
Q57681
Estatística
Suponha que uma série temporal sofra uma intervenção. Na sua manifestação essa intervenção pode ser de dois tipos:
Ano: 2006
Banca:
FCC
Órgão:
BACEN
Prova:
FCC - 2006 - BACEN - Analista do Banco Central - Área 3 - Conhecimentos Específicos |
Q2254430
Estatística
Seja um modelo auto-regressivo de ordem 1, ou AR(1),
em que εt
caracteriza o processo conhecido como ruído
branco:
yt =θ yt–1 + εt , com θ > 0
Sabendo-se que θ = 1 - 2k / k - 1 , sendo k um número real, e também que a série yt é estacionária, tem-se que:
yt =θ yt–1 + εt , com θ > 0
Sabendo-se que θ = 1 - 2k / k - 1 , sendo k um número real, e também que a série yt é estacionária, tem-se que:
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247340
Estatística
Um analista estudou a evolução temporal do número mensal de pedidos de emissão de passaportes. Após um estudo preliminar, esse analista apresentou à Polícia Federal dois modelos candidatos:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Suponha que, após o ajuste do modelo A, o analista faça uma análise de resíduos. Uma avaliação da existência de autocorrelação serial nos resíduos poderia ser feita pelo teste de Ljung-box.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Suponha que, após o ajuste do modelo A, o analista faça uma análise de resíduos. Uma avaliação da existência de autocorrelação serial nos resíduos poderia ser feita pelo teste de Ljung-box.
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247339
Estatística
Um analista estudou a evolução temporal do número mensal de pedidos de emissão de passaportes. Após um estudo preliminar, esse analista apresentou à Polícia Federal dois modelos candidatos:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Se o analista tivesse de escolher entre o modelo A ou B, o critério de informação de Akaike (AIC) seria útil para auxiliá-lo nessa escolha.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Se o analista tivesse de escolher entre o modelo A ou B, o critério de informação de Akaike (AIC) seria útil para auxiliá-lo nessa escolha.
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247338
Estatística
Um analista estudou a evolução temporal do número mensal de pedidos de emissão de passaportes. Após um estudo preliminar, esse analista apresentou à Polícia Federal dois modelos candidatos:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Os coeficientes θ1 e θ2 não são estimáveis porque os erros aleatórios εt –1 e εt –12 não são observáveis.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Os coeficientes θ1 e θ2 não são estimáveis porque os erros aleatórios εt –1 e εt –12 não são observáveis.
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247337
Estatística
Um analista estudou a evolução temporal do número mensal de pedidos de emissão de passaportes. Após um estudo preliminar, esse analista apresentou à Polícia Federal dois modelos candidatos:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Em ambos os modelos, os erros aleatórios εt devem ser independentes e identicamente distribuídos.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Em ambos os modelos, os erros aleatórios εt devem ser independentes e identicamente distribuídos.
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247336
Estatística
Um analista estudou a evolução temporal do número mensal de pedidos de emissão de passaportes. Após um estudo preliminar, esse analista apresentou à Polícia Federal dois modelos candidatos:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Os coeficientes φ1 e φ2 são os parâmetros de médias móveis do modelo B.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Os coeficientes φ1 e φ2 são os parâmetros de médias móveis do modelo B.
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247335
Estatística
Um analista estudou a evolução temporal do número mensal de pedidos de emissão de passaportes. Após um estudo preliminar, esse analista apresentou à Polícia Federal dois modelos candidatos:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
De acordo com os modelos sugeridos, a série temporal Zt é estacionária.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
De acordo com os modelos sugeridos, a série temporal Zt é estacionária.
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247334
Estatística
Um analista estudou a evolução temporal do número mensal de pedidos de emissão de passaportes. Após um estudo preliminar, esse analista apresentou à Polícia Federal dois modelos candidatos:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
O termo
do modelo B representa a componente sazonal.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
O termo
do modelo B representa a componente sazonal.
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247332
Estatística
Um analista estudou a evolução temporal do número mensal de pedidos de emissão de passaportes. Após um estudo preliminar, esse analista apresentou à Polícia Federal dois modelos candidatos:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
O modelo B é um modelo ARIMA sazonal.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
O modelo B é um modelo ARIMA sazonal.
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