Questões EsFCEx 2020 para Oficial - Estatística

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Ano: 2020 Banca: VUNESP Órgão: EsFCEx Prova: VUNESP - 2020 - EsFCEx - Oficial - Estatística |

Q1612915 Estatística

Considere a série temporal representada graficamente a seguir:

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Considerando a decomposição clássica da série (Y_t ) em tendência (T_t ), sazonalidade (S_t) e componente aleatório (E_t ), assinale a alternativa correta.

Para avaliar a tendência nessa série através de médias móveis, deve-se usar médias móveis de ordem três para não haver muitas perdas nas extremidades e garantir a eliminação da sazonalidade.

Na decomposição clássica, a avaliação dos efeitos ou dos índices sazonais deve ser realizada antes de se avaliar a tendência.

Como as variações em torno da tendência aumentam de magnitude com o valor de Y_t , é melhor considerar o modelo multiplicativo: Y_t = T_t x S_t x E_t .

Como a tendência é linear, é melhor considerar o modelo aditivo: Y_t = T_t + S_t + E_t.

A sazonalidade pode ser avaliada por médias móveis apropriadas.

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Q1612917

Ano: 2020 Banca: VUNESP Órgão: EsFCEx Prova: VUNESP - 2020 - EsFCEx - Oficial - Estatística |

Q1612917 Estatística

Seja uma série temporal estacionária, cujos gráficos das funções de autocorrelação e autocorrelação parcial são apresentados a seguir:
Imagem associada para resolução da questão

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Seja a notação de modelo tipo ARIMA (p, d, q), sendo p a ordem da parte autorregressiva, d o grau da diferenciação e q a ordem da parte de médias móveis. O modelo que representa melhor a série temporal em questão é:

ARIMA (2, 1, 1).

ARIMA (0, 0, 2).

ARIMA (0, 0, 1).

ARIMA (0, 1, 0).

ARIMA (1, 0, 0).

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Q1612918

Ano: 2020 Banca: VUNESP Órgão: EsFCEx Prova: VUNESP - 2020 - EsFCEx - Oficial - Estatística |

Q1612918 Estatística

Em relação às séries temporais, assinale a alternativa correta.

No modelo de médias móveis de ordem q, MM(q), a função de autocorrelação é: ρ_j = 0, para j = q + 1, q + 2, ..., n (j é o número de defasagens).

No modelo autorregressivo de ordem 1, AR(1), dado por: y_t = 2 + 0,5 y_{t – 1} + e_t, com e_t ∼ N(0, σ² ), a função espectral é ρ_j = (0,5)^j , j = 1, 2, ..., n (j é o número de defasagens).

Numa série temporal que cresce linearmente, o modelo ARIMA (p, d, q) deve ter o parâmetro d = 0, já que não é necessário fazer diferenciação.

O método dos mínimos quadrados é o método clássico para estimar os parâmetros do modelo ARIMA.

Um inconveniente dos modelos de suavização exponencial é que eles não têm fórmula para se fazer previsões de observações futuras.

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