Questões de Concurso
Sobre análise de séries temporais em estatística
Foram encontradas 277 questões
Ano: 2025
Banca:
FUNCERN
Órgão:
IF-PE
Prova:
FUNCERN - 2025 - IF-PE - Professor EBTT - Sistemas Digitais e Segurança de Dados |
Q3675040
Estatística
Um professor do IFPE e sua equipe estão desenvolvendo um modelo de previsão da cota da barragem
Tapacurá em Pernambuco. O modelo utilizará as variáveis IP(Índice Pluviométrico), medida em mm, e
cota_da_barragem, medida em cm (da base da barragem ao topo). Após tratarem os valores ausentes e
normalizarem os dados, avançam para a fase de Feature Engineering. O objetivo principal do modelo é prever
a cota da barragem com um dia de antecedência, utilizando o histórico das variáveis. Considerando que a cota
de uma barragem é um fenômeno com forte dependência temporal, dado que a chuva de hoje influencia a cota
da barragem de amanhã, marque a opção que contém a estratégia mais adequada para o objetivo principal do
modelo apresentado.
Ano: 2025
Banca:
FEPESE
Órgão:
CINCATARINA
Prova:
FEPESE - 2025 - CINCATARINA - Analista Técnico IV - Economista |
Q3622177
Estatística
Dentro do escopo dos estudos de séries temporais é correto afirmar que o termo cross-section data refere-se:
Ano: 2025
Banca:
SELECON
Órgão:
Prefeitura de Tapurah - MT
Prova:
SELECON - 2025 - Prefeitura de Tapurah - MT - Fiscal de Posturas |
Q3615112
Estatística
Nos métodos de previsão de demanda, um dos fatores de
demanda variável que exibe o comportamento das mudanças
do consumo, repetindo dentro de um período curto de tempo,
normalmente em um ano, é conhecido como:
Ano: 2025
Banca:
Ibest
Órgão:
CRECI - 11ª Região (SC)
Prova:
Ibest - 2025 - CRECI - 11ª Região (SC) - Assistente Administrativo |
Q3552211
Estatística
A empresa Alfa consumiu as seguintes quantidades de
resmas de papel entre março e junho:
Caso seja adotado o método da média móvel exponencialmente ponderada, com o coeficiente β igual a 0,25, o valor da previsão de consumo para o mês de julho é de
Caso seja adotado o método da média móvel exponencialmente ponderada, com o coeficiente β igual a 0,25, o valor da previsão de consumo para o mês de julho é de
Q3509647
Estatística
Uma empresa do setor financeiro deseja prever a cotação
diária de uma ação com base nos preços históricos. Para isso,
a equipe de ciência de dados decide utilizar técnicas de
modelagem de séries temporais.
A equipe analisou diferentes abordagens e encontraram os seguintes padrões nos dados:
• Os preços seguem uma tendência crescente ao longo do tempo; • Há um padrão sazonal, com aumentos e quedas recorrentes em períodos específicos; • Os valores atuais são fortemente influenciados pelos valores anteriores.
Com base nas características descritas, assinale a alternativa que apresenta a técnica de modelagem de séries temporais mais adequada para capturar esses padrões e gerar previsões precisas.
A equipe analisou diferentes abordagens e encontraram os seguintes padrões nos dados:
• Os preços seguem uma tendência crescente ao longo do tempo; • Há um padrão sazonal, com aumentos e quedas recorrentes em períodos específicos; • Os valores atuais são fortemente influenciados pelos valores anteriores.
Com base nas características descritas, assinale a alternativa que apresenta a técnica de modelagem de séries temporais mais adequada para capturar esses padrões e gerar previsões precisas.
Q3496511
Estatística
O método AutoRegressive Integrated Moving
Average (ARIMA) é um modelo estatístico utilizado
em problemas de previsibilidade em séries temporais.
Ao estudar sobre esse método, um analista de dados
de uma rede varejista examina o comportamento das
vendas mensais de um determinado produto ao longo
dos últimos cinco anos. Durante a análise da série temporal, ele observa que os dados apresentam um
padrão cíclico e uma tendência crescente. Após
realizar a decomposição clássica da série temporal, o
analista decide aplicar um modelo ARIMA para fins
de previsão. Nesse contexto, o ajuste prévio ao
método é dado por:
Ano: 2025
Banca:
Unesc
Órgão:
Prefeitura de Içara - SC
Prova:
Unesc - 2025 - Prefeitura de Içara - SC - Engenheiro Eletricista |
Q3358623
Estatística
A previsão de demanda elétrica orienta o planejamento
de sistemas de potência. Avaliando uma região com
consumo anual de 500 gigawatt-hora (GWh) e
crescimento esperado de 4%, a análise técnica
concentra-se nos métodos estatísticos para estimar o
consumo futuro. Sobre o tema, relacione corretamente
os termos da Coluna A com as descrições da Coluna B.
Coluna A (termos)
1.Regressão Linear. 2.Séries Temporais. 3.Modelos Econométricos.
Coluna B (descrições)
(__)Método que analisa padrões históricos de consumo ao longo do tempo, como sazonalidade e tendências.
(__)Método que combina variáveis econômicas, como PIB e população, para prever o consumo.
(__)Método que assume uma relação linear entre consumo e variáveis independentes, como temperatura.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência da associação correta dos itens acima, de cima para baixo:
Coluna A (termos)
1.Regressão Linear. 2.Séries Temporais. 3.Modelos Econométricos.
Coluna B (descrições)
(__)Método que analisa padrões históricos de consumo ao longo do tempo, como sazonalidade e tendências.
(__)Método que combina variáveis econômicas, como PIB e população, para prever o consumo.
(__)Método que assume uma relação linear entre consumo e variáveis independentes, como temperatura.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência da associação correta dos itens acima, de cima para baixo:
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TRT - 24ª REGIÃO (MS)
Prova:
FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Estatística (Reaplicação) |
Q3349765
Estatística
Em relação à característica de estacionariedade de uma série
temporal, avalie as afirmativas a seguir.
I. Uma série temporal é estacionária quando suas características estatísticas (média, variância, autocorrelação) são constantes ao longo do tempo.
II. Uma série é estacionária quando se desenvolve aleatoriamente no tempo em torno de uma média constante, refletindo algum equilíbrio estatístico, de modo que as leis de probabilidade que atuam no processo não mudam com o tempo.
III. Métodos de previsão usam transformações matemáticas para estacionarizar uma série; a seguir, são feitas previsões nessa série estável para, posteriormente, se inverter as transformações e obter as previsões para a série original.
Estão corretas as afirmativas
I. Uma série temporal é estacionária quando suas características estatísticas (média, variância, autocorrelação) são constantes ao longo do tempo.
II. Uma série é estacionária quando se desenvolve aleatoriamente no tempo em torno de uma média constante, refletindo algum equilíbrio estatístico, de modo que as leis de probabilidade que atuam no processo não mudam com o tempo.
III. Métodos de previsão usam transformações matemáticas para estacionarizar uma série; a seguir, são feitas previsões nessa série estável para, posteriormente, se inverter as transformações e obter as previsões para a série original.
Estão corretas as afirmativas
Q3337112
Estatística
Considere o modelo de séries temporais: Yt = 1 + 0,5Yt-1 + εt, em
que εt é um ruído branco com média zero e variância igual a 3.
A variância de Yt, de acordo com o modelo proposto, vale:
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280881
Estatística
Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.
Na análise de séries temporais com dados de alta frequência e com padrões complexos de sazonalidade, o método de Monte Carlo via cadeia de Markov é a técnica com a maior eficiência computacional.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280875
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.
No modelo GARCH(p, q), a série temporal é modelada como uma regressão, cujo resíduo segue uma distribuição com variância modelada, como um processo ARMA(p, q).
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280874
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.
Uma série temporal estacionária apresenta média, variância e autocovariância constantes ao longo do tempo.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280873
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.
Considerando-se que a presença de intercepto no modelo ARIMA não influencie a log-verossimilhança, então, mantendo-se a ordem (p, q) fixada, para o AIC (Akaike Information Criterion), o modelo com intercepto difere do modelo sem intercepto por 2 unidades.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257806
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.
A suavização exponencial simples é equivalente a um modelo AR(p).
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257805
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.
SARIMA é um modelo para aplicação em dados com tendência e sazonalidade.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257804
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.
Um periodograma é um gráfico utilizado para identificar tendências em uma série temporal.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257803
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.
O modelo ARIMA com parâmetro d = 1 apresenta um componente de tendência linear.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257802
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.
Uma função de autocorrelação que apresenta um decaimento exponencial indica a existência de um componente autoregressivo.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257801
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de séries temporais.
Em uma série temporal que tem tendência de crescimento exponencial e na qual os valores iniciais são próximos de zero, a métrica mais adequada para avaliar o ajuste do modelo é a MAPE (mean absolute percentage error).
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - ANM - Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Economia ou Contabilidade |
Q3213623
Estatística
Texto associado
As configurações mostradas nos seguintes gráficos
referem-se, respectivamente, às funções de autocorrelação (ACF)
e de autocorrelação parcial (PACF) calculadas a partir daquela
série temporal.
O seguinte gráfico diz respeito a uma série temporal
simulada.
Internet:<kaggle.com> .
A partir dessas informações, considerando que nenhuma
cointegração nos dados tenha sido detectada e que esses dados
sejam estacionários do modo que se apresentam, julgue o item
seguinte.
A série pode ser modelada como um AR(2).
A série pode ser modelada como um AR(2).
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