Questões de Concursos Séries Temporais

Considere um processo autoregressivo estacionário Z_t = 10 + 0,5 Z_t-1 + a_t, onde at é ruído branco com variância ?² = 3. A média e a variância de Z_t são, respectivamente,

Na literatura de séries temporais, para se detectar uma tendência são conhecidos, entre outros, o teste de sinais de Cox-Stuart, o teste com base no coeficiente de correlação de Spearman e o run test de Wald-Wolfowitz.

Acerca desse assunto e considerando que Z₁, ..., Z_N seja uma série temporal, julgue os itens seguintes.

Em um teste bilateral de sinais, se o nível de significância for de 5%, a hipótese de ausência de tendência é aceita para a série temporal 2, 4, 3, 5, 6, 3, 5, 4, 6, 5.

Considere um banco no qual o tempo de atendimento é de 2 minutos, com 4 caixas de atendimento ao cliente e onde os clientes chegam a uma taxa de 2 clientes a cada minuto. Assinale a alternativa que apresenta a taxa de utilização (t_u) desse sistema e a interpretação correta dessa taxa.

Um sistema é constituído por dois componentes A e B que encontram-se dispostos em série. Sabendo que ?A = 1 X 10- 4/h e  ?B = 3 X 10- 4/h, qual será a confiabilidade deste sistema para uma missão de 2310 horas?

De um modo geral, a análise espectral de séries temporais estacionárias decompõe a série em

Considere que um indicador de acessos — Z(t) — a determinado portal da Internet no dia t siga um processo na forma Z(t) = 0,8 Z(t – 1) + a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; a(t) é um ruído branco gaussiano e Z(0) ~ N(0, 1). Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.

Para modelar outro indicador, considere que seja proposto um modelo na forma X(t) = m + Y(B)a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; Y(B) = 1 + Y1 B + Y2 B2 + Y3B3+...; em que Yk é uma constante real, B é o operador de translação para o passado tal que BX(t) = X(t – 1) e m é uma constante real. Com base nessas informações, é correto afirmar que X(t) segue um processo de médias móveis, e, portanto, é estacionário em torno da média m.

Considere as seguintes afirmações:

I. Para um processo ARMA (1, 1) a função de autocorrelação parcial só é diferente de zero no lag 1.

II. Para um processo ARMA (1, 1), onde ? é o coeficiente autoregressivo e ? é o coeficiente de médias móveis, a região de admissibilidade é dada por |?| < 1 e |?| < 1.

III. De um modo geral, a análise espectral de séries temporais estacionárias decompõe a série em componentes senoidais com coeficientes aleatórios não-correlacionados.

IV. Um processo ARIMA (1, d ,1), onde d = 1, é estacionário.

Está correto o que se afirma APENAS em

Considerando a hipótese de que a quantidade anual de granéis sólidos transportada por uma empresa forme uma série temporal {W_t}t = ₁, ..., _n, em que W_t represente a quantidade transportada pela empresa no mês t, e que essa série siga um processo ARIMA(0,1,1), julgue os itens subsequentes.

A autocorrelação entre W_t e W_t -2 é nula.

Para responder às questões de números 59 e 60, considere o enunciado a seguir.

O modelo ARIMA(0,0,1) é dado por X_t = ?₀ + a_t - ?a_t-1 , onde t a é o ruído branco de média zero e variância ?2 , e ?₀ é uma constante.

Pode-se afirmar corretamente que

No contexto da estatística, julgue os itens seguintes.

Apenas em séries que apresentam um elemento típico, isto é, um valor cuja freqüência é superior à freqüência dos outros elementos da série, a mediana é indicada como medida de tendência central.

Um modelo de séries temporais tem a forma (1 - 0,5B)Y_t = (1 - 0,5B)a_t, em que at representa um choque aleatório no instante t, B é o operador de atraso (backward shift operator) e Y_t = (1 - B6)X_t. Nesse caso, é correto afirmar que o processo Y_t

Suponha que uma série temporal sofra uma intervenção. Na sua manifestação essa intervenção pode ser de dois tipos:

Com relação às cadeias de Markov em tempo discreto, julgue os itens seguintes.

Considere uma cadeia de Markov com 3 estados, na qual o estado 3 é absorvente e a transição do estado 1 para o estado 2 tem probabilidade igual a 1. Nesse processo, é correto afirmar que a probabilidade de transição do estado 1 para o estado 3, em k passos, é igual à probabilidade de transição do estado 2 para o estado 3, em k – 1 passos.

Considerando a hipótese de que a quantidade anual de granéis sólidos transportada por uma empresa forme uma série temporal {W_t}t = ₁, ..., _n, em que W_t represente a quantidade transportada pela empresa no mês t, e que essa série siga um processo ARIMA(0,1,1), julgue os itens subsequentes.

A diferença W_t - W_-1 é estacionária e segue um processo de médias móveis de ordem 1.

Considere uma série temporal gerada ao se lançar 100 vezes, sucessiva e independentemente, o mesmo dado, registrando a cada vez o resultado numérico. Esta série é

Considere o modelo autorregressivo de ordem dois AR(2) dado por:

Zt = ?1Zt-1 + ?2Zt-2 + at

onde t a é o ruído branco de média zero e variância 2a ? .

Considere as seguintes condições: I. ?1 + ?2 < 1 II. -1< ?1 + ?2 < 1 III. -1< ?2 <1 IV. ?2 - ?1 <1 V. -1< ?1 <1

O processo Zt é estacionário APENAS se satisfaz às condições

O modelo clássico para séries temporais supõe que a série temporal Zt, t=1, 2, . . . , N pode ser escrita como Zt = Tt + St + at , t=1, 2, . . . , N, ou seja, segundo uma soma de três componentes: uma tendência, uma componente sazonal e um termo aleatório. Com relação ao modelo considerado podemos afirmar que: