Questões de Estatística - Análise de séries temporais para Concurso
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I. Tendência: efeito de longo prazo na média. Sua especificação de longo prazo é difícil.
II. Sazonalidade: refere‐se a efeitos associados a variações periódicas (semanal, mensal, anual, etc.).
III. Ciclos: variações que, apesar de periódicas, não são associadas automaticamente a nenhuma medida temporal.
São características típicas de séries temporais:
Julgue os próximos itens, considerando uma série temporal {Yt} gerada por um processo ARMA(1,1) estacionário representado pela equação Yt = 0,45Yt-1 + ∈t − 0,45∈t-1, em que {∈t } constitui uma série temporal de ruídos aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a 10, com t ∈ ℤ.
A autocorrelação entre Yt e Yt-1 é igual a 0,45.
Julgue os próximos itens, considerando uma série temporal {Yt} gerada por um processo ARMA(1,1) estacionário representado pela equação Yt = 0,45Yt-1 + ∈t − 0,45∈t-1, em que {∈t } constitui uma série temporal de ruídos aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a 10, com t ∈ ℤ.
A média do processo ARMA(1,1) em questão é igual a zero.
Julgue os próximos itens, considerando uma série temporal {Yt} gerada por um processo ARMA(1,1) estacionário representado pela equação Yt = 0,45Yt-1 + ∈t − 0,45∈t-1, em que {∈t } constitui uma série temporal de ruídos aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a 10, com t ∈ ℤ.
A variância de Yt é igual a 10.
Se a série temporal observada for constituída pelos valores 0, 2, −1, −2, 2, então, com base nesses cinco valores, segundo o modelo ARMA(1,1) em tela e o preditor linear, o valor previsto para a sexta observação será 0,1.
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