Questões de Estatística - Análise de séries temporais para Concurso - Página 2

Q2462941

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANTT Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres – Especialidade: Economia - Conhecimentos Específicos |

Q2462941 Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.

O processo autorregressivo Imagem associada para resolução da questão , com , de ordem 2, é estacionário.

Certo

Errado

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Q2447342

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Estatístico |

Q2447342 Estatística

A formulação do modelo de séries temporais ARIMA(1,1,1) é dada por

A

(1 - Φ B)Z_t = a_t

B

Z_t= (1 - θB) a_t

C

(1 - ΦB)Z_t = (1 - θB) a_t

D

(1 - ΦB)(1 - B)Z_t = (1 - θB) a_t

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Q2384759

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384759 Estatística

Entender qual processo melhor explica a dinâmica de uma série temporal é uma questão central da análise de séries temporais univariadas. A metodologia de Box-Jenkins auxilia na resposta a essa questão, indicando se a dinâmica temporal de uma série é mais bem compreendida por processos: AR(p); MA(q); ARMA(p,q) ou outro.
Essa metodologia é composta pelas seguintes etapas:

P - Estimação
Q - Diagnóstico
R - Previsão
S - Identificação

Segundo essa metodologia, a sequência das etapas, da primeira para a última, para explicar a dinâmica de uma série temporal é:

A

P , Q , S , R

B

P , S , R , Q

C

P , R , Q , S

D

S , P , Q , R

E

S , P , R , Q

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Q2384754

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384754 Estatística

Seja o seguinte processo dinâmico caracterizado pela descontinuidade no tempo:

Imagem associada para resolução da questão

em que t é a unidade de tempo e ε_t é o termo de erro independente e identicamente distribuído com média igual a 0 e variância constante.

Sendo assim, qual é o valor esperado para t = 3, isto é, E[Y₃ ]?

A

134

B

135

C

136

D

137

E

138

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Q2382942

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |

Q2382942 Estatística

No modelo de crescimento endógeno, proposto por Paul Romer, a taxa de crescimento econômico no longo prazo é assegurada pela(o)

A

produtividade da mão de obra

B

taxa de poupança da economia

C

acumulação de capital, sujeito a retornos decrescentes de escala

D

progresso técnico, pressuposto exógeno no modelo

E

acúmulo de conhecimento, sujeito a retornos crescentes de escala

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Q2382928

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |

Q2382928 Estatística

Um analista de planejamento está estudando a evolução dos preços de vendas de imóveis. Dessa forma, ajustou aos dados um modelo de séries temporais de modo a prever os preços de venda para os próximos anos. Nesse modelo, observou-se que sua Função de Autocorrelação tinha valores significativos até a segunda defasagem e que a Função de Autocorrelação Parcial tinha um decaimento exponencial.
Com base nessas informações, identifica-se que o modelo ajustado pelo analista foi o de

A

MA(1)

B

MA(2)

C

AR(1)

D

AR(2)

E

ARMA(1,1)

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Q2382927

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |

Q2382927 Estatística

Um analista de planejamento utilizou um modelo ARMA(1,1) para estimar a safra de grãos (w) anual para determinada cidade no interior do Mato Grosso do Sul. O modelo usado é escrito da seguinte forma:

w_t = aw_t-1 + βe_t-1 + e_t ,

em que e_t é um ruído branco com média zero e variância σ².
Desse modo, esse modelo é estacionário de segunda ordem se, e somente se,

A

|α|>1 e |β|>1

B

|α|>1 e |β|<1

C

|α|<1 e |β|>1

D

|α|<1 e |β|<1

E

não depender de α e β

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Q2382926

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |

Q2382926 Estatística

O site do Ipeadata traz dados sobre a evolução da estimativa mensal do PIB do Brasil realizada pelo Bacen. A Figura a seguir mostra um extrato dessa série.

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Disponível em: http://www.ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=521274780&module=M. Acesso em: 17 dez. 2023. Adaptado.

Um pesquisador deseja modelar essa série, a partir de um modelo ARMA(p,q).

Esse modelo

A

é adequado para a modelagem da série, tendo em vista que a série é estacionária.

B

é adequado para a modelagem da série, tendo em vista que a série é cointegrada.

C

só deve ser utilizado após torná-la estacionária, o que pode ser feito, por exemplo, diferenciando-se a série uma ou mais vezes.

D

só deve ser utilizado caso se tenha descartada a existência de uma raiz unitária, já que séries com raiz unitária não se tornam estacionárias mediante diferenciação, devendo ser modeladas por modelos integrados, como o ARIMA(p,d,q).

E

não é adequado, pois a série possui forte componente sazonal, e o modelo ARMA não consegue lidar com sazonalidade.

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Q2360335

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara Municipal de São Paulo - SP Prova: FGV - 2024 - Câmara Municipal de São Paulo - SP - Consultor Técnico Legislativo - Economia |

Q2360335 Estatística

Considere o seguinte modelo de séries temporais:
Y_t = a + bX_t+ e_t, t = 1, ...., T,
em que Y_té a variável dependente, X_t é a variável explicativa e e_té o termo aleatório.
Logo, pode-se concluir que

A

se Y_t e X_t são integradas de ordem zero, então e_t é não-estacionário.

B

se Y_t e X_t são integradas de ordem um, então e_t é estacionário.

C

se Y_t, X_te e_tsão integradas de ordem um, então as duas primeiras variáveis cointegram.

D

se Y_t e X_tsão integradas de ordens diferentes, então essas variáveis não cointegram.

E

se Y_t, X_te e_t são integradas de ordem um, não é possível estimar um modelo com séries estacionárias.

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Q2353398

Ano: 2024 Banca: Instituto Consulplan Órgão: DPE-PR Prova: Instituto Consulplan - 2024 - DPE-PR - Analista da Defensoria Pública - Estatística |

Q2353398 Estatística

Seja uma série temporal Imagem associada para resolução da questão

mensal de média zero gerada por um processo SARIMA(0,1,0)(1,0,0). Sendo e_t um termo de erro aleatório correspondente a um ruído branco gaussiano e ɵ, ɸ, ɸ₁ e ɸ₂ parâmetros do modelo, a equação apropriada ao processo especificado para essa série temporal é:

A

Y_t = Y_{t – 1}+ e_t – ɵe_t _{– 12}

B

Y_t = Y_{t – 1} – ɸY_{t – 12} + e_t

C

Y_t = ɸ₁ Y_{t – 1}+ ɸ₂ Y_{t – 12}+ e_t

D

Y_t = Y_{t – 1}+ ɸ(Y_{t – 12}– Y_{t – 13}) + e_t

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Q2646584

Ano: 2023 Banca: VUNESP Órgão: TRF - 3ª REGIÃO Prova: VUNESP - 2023 - TRF - 3ª REGIÃO - Analista Judiciário / Área: Apoio Especializado - Especialidade: Estatística |

Q2646584 Estatística

Texto associado

Observação: Para as questões que assim necessitarem, há tabelas estatísticas disponibilizadas no final deste caderno.

Considere as informações da tabela a seguir.

TABELA 5

Produção anual do bem A

Ano	Produção (toneladas)	Médias móveis de 3 anos
2016	20
2017	22	W
2018	18	X
2019	23	Y
2020	17	Z
2021	20

Os valores de W e Y da 3^a coluna (médias móveis de ordem 1 e 3) são, respectivamente:

A

20,0 e 19,3.

B

20,2 e 20,0.

C

19,3 e 21,0.

D

20,0 e 20,2.

E

18,3 e 21,0.

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Q2428383

Ano: 2023 Banca: CETAP Órgão: SEMAS-PA Prova: CETAP - 2023 - SEMAS-PA - Técnico em Gestão de Meio Ambiente -Engenharia de Produção |

Q2428383 Estatística

De acordo com a tabela a seguir, que contém informações de demanda de um produto, e por meio da aplicação do método de suavização exponencial simples com coeficiente de suavização a = 0,52. os valores de previsão de demanda para o 3° período e 4° período são, respectivamente:

Período	Demanda Real
1	3256
2	3315
3	3262
4	3236

A

3273 unidades e 3286 unidades.

B

3287 unidades e 3274 unidades.

C

3213 unidades e 3283 unidades.

D

3463 unidades e 4570 unidades.

E

3513 unidades e 3263 unidades.

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Q2341830

Ano: 2023 Banca: IV - UFG Órgão: MPE-AC Prova: CS-UFG - 2023 - MPE-AC - Analista Ministerial - Estatística |

Q2341830 Estatística

Nas figuras a seguir são apresentadas, respectivamente, as estimativas das funções de autocorrelação (Fac) e autocorrelação parcial (Facp) de uma série temporal. Observe os gráficos a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Considerando os comportamentos teóricos de tais funções é possível identificar as ordens p e q do modelo ARMA(p,q), que para a série temporal ilustrada são, respectivamente:

A

p = 1 e q = 0.

B

p = 0 e q = 1.

C

p = 1 e q = 1.

D

p = 2 e q = 1.

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Q2341821

Ano: 2023 Banca: IV - UFG Órgão: MPE-AC Prova: CS-UFG - 2023 - MPE-AC - Analista Ministerial - Estatística |

Q2341821 Estatística

O modelo autorregressivo de ordem 2 - AR(2) - que pode ser escrito como ∅(B)Z_t= a_t , com ∅(B) = 1 − ∅₁B −∅₂B², é estacionário se

A

∅₁ + ∅₂ < 1; ∅₂ − ∅₁ < 1; e −1 < ∅₁ < 1

B

∅₁ + ∅₂ > 1; ∅₂ − ∅₁ > 1; e −1 < ∅₁ < 1

C

∅₁ + ∅₂ > 1; ∅₂ − ∅₁ > 1; e −1 < ∅₂ < 1

D

∅₁ + ∅₂ < 1; ∅₂ − ∅₁ < 1; e −1 < ∅₂ < 1

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Q2305673

Ano: 2023 Banca: IV - UFG Órgão: UFNT Prova: CS-UFG - 2023 - UFNT - Estatístico |

Q2305673 Estatística

O comportamento teórico das funções de autocorrelação e autocorrelação parcial do modelo autorregressivo de ordem 1 - AR(1) - são, respectivamente, dados por decaimento

A

decaimento senoidal e todos os lags são diferentes de zero.

B

decaimento senoidal e somente o primeiro lag é diferente de zero.

C

decaimento exponencial e todos os lags são diferentes de zero.

D

decaimento exponencial e somente o primeiro lag é diferente de zero.

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Q2305662

Ano: 2023 Banca: IV - UFG Órgão: UFNT Prova: CS-UFG - 2023 - UFNT - Estatístico |

Q2305662 Estatística

A expressão matemática do modelo autorregressivo e de médias móveis de ordem p e q - ARMA(p,q) - é dada por

A

B

C

D

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Q2164532

Ano: 2023 Banca: Instituto Consulplan Órgão: IF-PA Prova: Instituto Consulplan - 2023 - IF-PA - Estatístico |

Q2164532 Estatística

Considere uma série temporal {Y_t }_tⁿ=1 adequadamente modelada por um processo ARIMA(1, 1, 0). Sendo c uma constante e a_t um erro aleatório (ruído branco gaussiano), a equação apropriada ao modelo especificado para esta série temporal é:

A

Y_t= c + a_t – ϴa_{t – 1}

B

Y_t = c + Y_{t –1} + a_t – ϴa_{t – 1}

C

Y_t = c + φ₁ Y_{t – 1}+ φ₂ Y_{t – 2} + a_t

D

Y_t = c + (1 + φ) Y_{t – 1}– φY_{t – 2}+ a_t

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Q2128628

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Banco do Brasil Prova: CESGRANRIO - 2023 - Banco do Brasil - Agente de Tecnologia - Microrregião 158 - TI |

Q2128628 Estatística

Considere que, em uma agência bancária, o tempo médio que um cliente aguardou para começar a ser atendido, na primeira semana de um determinado mês de 2022, foi de 8min 30s e, na semana seguinte, esse tempo médio passou para 5min 30s. Considere, ainda, que na primeira semana foram atendidos 2.700 clientes, e na segunda semana, 1.350 clientes.
O tempo médio de espera para um cliente começar a ser atendido no caixa, considerando essas duas semanas, foi de, aproximadamente,

A

5min 50s

B

6min 30s

C

6min 50s

D

7min 30s

E

7min 50s

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Q2101315

Ano: 2023 Banca: Instituto Consulplan Órgão: MPE-BA Prova: Instituto Consulplan - 2023 - MPE-BA - Analista Técnico – Estatística |

Q2101315 Estatística

A imagem a seguir exemplifica dois cenários relacionados à curva de transmissão de casos em uma epidemia. Há uma curva acentuada, causada por um pico acelerado de infecções, em oposição a uma curva mais achatada, com casos mais distribuídos ao longo do tempo:
Imagem associada para resolução da questão

A respeito da análise dessa imagem, assinale a afirmativa INCORRETA.

A

O achatamento da curva é uma medida crucial para evitar a sobrecarga dos serviços de saúde e limitar o número de mortes devido à epidemia.

B

Se a curva da distribuição normal tem uma curtose intermediária àquela das curvas mostradas na imagem, diz-se que a curva de uma transmissão controlada é leptocúrtica.

C

Se a curva da distribuição normal tem uma curtose intermediária àquela das curvas mostradas na imagem, diz-se que a curva de uma transmissão fora de controle é leptocúrtica.

D

A implementação de medidas de controle da epidemia pode desacelerar o processo de transmissão, reduzindo a disseminação da epidemia e a pressão sobre o sistema de saúde.

E

Achatar a curva significa desacelerar a disseminação do vírus para que o número de casos se espalhe ao longo do tempo em vez de haver picos acentuados no número de infecções.

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Q2098365

Ano: 2023 Banca: FCC Órgão: TRT - 18ª Região (GO) Prova: FCC - 2023 - TRT - 18ª Região (GO) - Analista Judiciário - Estatística |

Q2098365 Estatística

Considere o modelo de série temporal dado por:

Y_t = Y_t-1 - 0,25Y_t-2 + e_t - 0,1e_t-1, sendo e_t ~ N(0, σ²)

Trata-se do modelo

A

ARMA(1,1) e o processo resultante é estacionário e não invertível.

B

MA(2) e o processo resultante é não estacionário e invertível.

C

ARIMA cujo processo resultante é não estacionário e não invertível.

D

ARMA(2,1) e o processo resultante é estacionário e invertível.

E

AR(1) e o processo resultante é estacionário e não invertível.

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Questões de Concurso Sobre análise de séries temporais em estatística

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