Questões de Concursos

O número mensal de recursos, Z t , distribuídos a um ministro de um tribunal segue um processo estocástico auto-regressivo de primeira ordem. Considerando que o coeficiente auto-regressivo seja igual a f, julgue os itens seguintes.

Se f = 0,9, então a autocorrelação parcial entre Z t e Z t + 157 é superior a 0,05.

O número mensal de recursos, Z t , distribuídos a um ministro de um tribunal segue um processo estocástico auto-regressivo de primeira ordem. Considerando que o coeficiente auto-regressivo seja igual a f, julgue os itens seguintes.

Se f = -0,7, então a autocorrelação entre Z t e Z t - 2h é negativa.

Considerando que uma série temporal {Z_t}_{t = 1,..., n,} em que Zt representa o número mensal de ligações recebidas por uma central de atendimento ao cliente no mês t, segue um processo SARIMA(0,1,1) × (0,1,1)₁₂, julgue os itens subsequentes.

A série temporal {Z_t}_{t = 1,..., n} é estacionária.

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.

Para a série temporal 2, 8, 7, 9, 12, 6, 11, 10, o valor da estatística T₃ do teste com base no coeficiente de correlação de Spearman é 34.

O número mensal de recursos, Z t , distribuídos a um ministro de um tribunal segue um processo estocástico auto-regressivo de primeira ordem. Considerando que o coeficiente auto-regressivo seja igual a f, julgue os itens seguintes.

A série temporal {Z t } é estacionária, se f < 1.

O número mensal de recursos, Z t , distribuídos a um ministro de um tribunal segue um processo estocástico auto-regressivo de primeira ordem. Considerando que o coeficiente auto-regressivo seja igual a f, julgue os itens seguintes.

Se o processo estocástico for fracamente estacionário, então a variância do processo será inferior à variância do ruído aleatório.

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.

Tal modelo é um caso particular do modelo de filtro linear com entrada a(t), saída Z(t) e função de transferência Y(B), ou, equivalentemente, Z(t) = Y(B)a(t), em que Y(B) = 1 + 0,8 B + 0,82 B2 + 0,83B3+..., e B é o operador de translação para o passado tal que BZ(t) = Z(t – 1).

Considerando que uma série temporal {Z _t}, em que  t = 1, ..., n, e Z_t representa o número de processos judiciais julgados por um tribunal no mês t, segue um processo SARIMA(0, 0, 0) × (0, 0, 1)₁₂ com uma constante, julgue os itens subsequentes.

A série temporal {Z _t}, t = 1, ..., n, é estacionária.

Considere um processo estocástico estacionário definido por em que é uma observação no instante t e é um ruído branco com média zero e variância 5. Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem. A variância do processo é inferior a 6.

Considere um processo estocástico estacionário definido por em que é uma observação no instante t e é um ruído branco com média zero e variância 5. Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem. A seqüência segue um processo de Markov.