Questões de Concurso

A modelagem de Box-Jenkins envolve basicamente três estágios: identificação dos modelos a serem testados, estimação dos parâmetros dos modelos e teste de adequação. No estágio de identificação, as especificações funcionais dos modelos podem ser escolhidas com base na avaliação de correlogramas obtidos a partir da série temporal que se deseja modelar. Com relação aos correlogramas são apresentadas as seguintes afirmativas:

I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.

II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.

III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.

É correto apenas o que se afirma em

Estima-se um parâmetro a partir de uma amostra de tamanho N usando um estimador, cuja estimativa possui distribuição ƒ(x), apresentada abaixo:



Sabendo-se que α e ß são constantes reais e positivas, conclui-se que o estimador é

As seguintes afirmativas se referem à área de regressão simples:

I - Coeficiente de Determinação é um parâmetro que varia entre -1 e 1 que permite avaliar a precisão da reta de regressão.
II - Se a relação entre as variáveis Xe Y é dada por Y=a+bX+c, sendo c uma variável aleatória com distribuição normal de média nula, as estimativas de a e b obtidas pelo método dos mínimos quadrático são não tendenciosas.
III - Se as variáveis X e Y possuem Coeficiente de Correlação próximo de zero, então não há grande relacionamento linear ou não linear entre tais variáveis.

É correto apenas o que se afirma em

Sejam W_k e Y_k séries temporais obtidas a partir da série Z_k das seguintes maneiras: W_k = Z_2k e Y_k= 0,5Z_k-1 + Z_k e Y_k= 0,5Z_k+1 . A série temporal Z_k possui função de autocorrelação apresentada na figura a seguir.



Com relação a essas séries temporais, afirma-se:



É correto apenas o que se afirma em

Seja uma série temporal, sendo um processo gaussiano branco de média nula. Definindo-se , em que é o operador valor esperado, e sabendo-se que , o valor de é