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Px ( 1- P )n-x , em que n = 1, ..., 6 e x é uma contagem, as variáveis N e X são dependentes.
.
) e se
Um modelo ARMA(2, 2) não pode ser reduzido à um modelo AR(2) com o operador
= 1 - B. Se Zt* for o valor de um filtro linear (médias móveis) no instante t e se µt = E(Zt ) for o valor esperado da série no mesmo instante, então E(Zt*) > µt .
O critério de Akaike para o modelo AR(p) com uma ordem fixa decresce à medida que a quantidade de observações da série aumenta.
O teste de Durbin-Watson em modelos ARMA é um teste de raízes unitárias.
Considere que o critério de informação bayesiana (BIC) para um modelo ARMA(p, q) seja definido por , BIC( p,q ) = In
+ ( p + q ) In N/ N, em que N é o número de observações da série, e
é a estimativa da variância do modelo. Nesse caso, se
e se BIC ( 1,1 ) = 1/2BIC( K,0 ) = 2/3BIC( 0, w ) então os modelos considerados são, respectivamente, ARMA(1, 1), AR(4) e MA(3). Considere que, na análise discriminante por meio do escore quadrático, o vetor x seja classificado na população k se
Nesse caso, se existirem apenas 2 populações (g = 2), e se S = S1 = S2, então a expressão de Qk(x) não dependerá de x, mas apenas de
Na análise discriminante por meio do escore de Fisher, convencionou-se que os dados seguem distribuição normal.