Matheus Fernandes
EQUIPE
22/10/2025 • 22:24
Gabarito: d) ARMA.
Modelos ARMA (AutoRegressive Moving Average) são amplamente utilizados em séries temporais para capturar padrões baseados tanto nos valores passados da própria série (parte autoregressiva - AR) quanto nas médias móveis dos erros passados (parte média móvel - MA).
A parte autoregressiva considera que o valor atual da série depende linearmente de seus valores anteriores, enquanto a parte média móvel modela o valor atual como uma combinação linear dos erros passados.
As outras alternativas não correspondem a modelos de séries temporais que combinam autoregressão e médias móveis. Por exemplo, amplitude é uma medida de variação, princípio da parcimônia é um conceito geral de modelagem, série temporal anual é um tipo de série e teste regressão é um procedimento estatístico.
Portanto, o modelo que ajusta funções com base nos seus valores passados e nas médias móveis da série é o ARMA.
Modelos ARMA (AutoRegressive Moving Average) são amplamente utilizados em séries temporais para capturar padrões baseados tanto nos valores passados da própria série (parte autoregressiva - AR) quanto nas médias móveis dos erros passados (parte média móvel - MA).
A parte autoregressiva considera que o valor atual da série depende linearmente de seus valores anteriores, enquanto a parte média móvel modela o valor atual como uma combinação linear dos erros passados.
As outras alternativas não correspondem a modelos de séries temporais que combinam autoregressão e médias móveis. Por exemplo, amplitude é uma medida de variação, princípio da parcimônia é um conceito geral de modelagem, série temporal anual é um tipo de série e teste regressão é um procedimento estatístico.
Portanto, o modelo que ajusta funções com base nos seus valores passados e nas médias móveis da série é o ARMA.