Questões da Prova CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Pesquisa Operacional Júnior

No caso de Séries Temporais, definidas através de um processo cujas saídas

{z_k , z_k-1, z_k-2, ... }

também denominadas observações não exibem estatísticas estacionárias, o modelo mais adequado, que pode ser usado diretamente, é o processo

Uma formulação de Séries Temporais, definida por

zk = b₁.z_k-1 + r_k - c₁.r_k-1

onde a entrada (input) r_k é uma variável aleatória gaussiana e a saída atual (z_k) é uma combinação linear da saída passada e da entrada em dois instantes (k e k-1), é conhecida como processo

Uma das clássicas formulações para Séries Temporais é dada por

z_k = r_k - ∑_{i =1,p} c_ir_k-i 
onde a entrada (input) r_k é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais, em que a saída atual (z_k) é uma combinação linear da entrada nos instantes atual e passados (r_k,r_k-1, ...z_k-p) é

Na Análise de Séries Temporais, tem-se uma técnica de ajuste de dados experimentais a um modelo empírico composto por uma equação de diferenças. Uma possível formulação é tal que os dados atuais (t = k) sejam uma combinação linear de p dados passados (z_k-1,...z_k-p) ponderados por coeficientes (b₁,...b_p) gerando uma equação do tipo

zk = ∑_{i =1,p}  b_iz_k-i + r_k
onde r_k é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais é

A Análise de Séries Temporais consiste no estudo de sequências numéricas, que são realizações de Processos Estocásticos. Um processo estocástico é considerado