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O método AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) é um modelo estatístico utilizado em problemas de previsibilidade em séries temporais. Ao estudar sobre esse método, um analista de dados de uma rede varejista examina o comportamento das vendas mensais de um determinado produto ao longo dos últimos cinco anos. Durante a análise da série temporal, ele observa que os dados apresentam um padrão cíclico e uma tendência crescente. Após realizar a decomposição clássica da série temporal, o analista decide aplicar um modelo ARIMA para fins de previsão. Nesse contexto, o ajuste prévio ao método é dado por:
Concurso:
TRF - 2ª REGIÃO
Disciplina:
Estatística
Os seguintes gráficos correspondem a determinada série temporal e foram obtidos em uma análise exploratória antes de ajustar um modelo de previsão:
Observando os gráficos, é correto afirmar que
Concurso:
BNDES
Disciplina:
Estatística
Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usados para capturar as interações dinâmicas entre múltiplas séries temporais.
Uma característica dessa categoria de modelos VAR é que
Uma característica dessa categoria de modelos VAR é que
Concurso:
BNDES
Disciplina:
Estatística
Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais.
Nas análises aplicadas às séries temporais,
Nas análises aplicadas às séries temporais,
Concurso:
Instituto Federal Pará
Disciplina:
Estatística
Considere uma série temporal {Yt }tn=1 adequadamente modelada por um processo ARIMA(1,1,0). Sendo c uma constante e at um erro aleatório (ruído branco gaussiano), a equação apropriada ao modelo especificado para esta série temporal é:
