Questões de Estatística - Análise de séries temporais para Concurso
Foram encontradas 11 questões
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |
Q2384754
Estatística
Seja o seguinte processo dinâmico caracterizado pela descontinuidade no tempo:
em que t é a unidade de tempo e εt é o termo de erro independente e identicamente distribuído com média igual a 0 e variância constante.
Sendo assim, qual é o valor esperado para t = 3, isto é, E[Y3 ]?
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |
Q2382955
Estatística
Considerem-se válidas as hipóteses inerentes aos modelos de vantagem absoluta (Adam Smith) e de vantagem
comparativa (David Ricardo), na explicação dos fluxos e
dos ganhos de comércio recíprocos internacionais. A Tabela informa os coeficientes técnicos hipotéticos de produção (expressos em horas de trabalho por unidade) das
indústrias de calçados (por par) e de vestuário (por unidade), no Brasil e no México. Considere-se, ainda, que
sejam nulos os custos de transporte entre os dois países.
Com base nas hipóteses inerentes aos modelos de comércio internacional apresentados por Smith e Ricardo, o(s)
Com base nas hipóteses inerentes aos modelos de comércio internacional apresentados por Smith e Ricardo, o(s)
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |
Q2382926
Estatística
O site do Ipeadata traz dados sobre a evolução da estimativa mensal do PIB do Brasil realizada pelo Bacen. A Figura a
seguir mostra um extrato dessa série.
Disponível em: http://www.ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=521274780&module=M. Acesso em: 17 dez. 2023. Adaptado.
Um pesquisador deseja modelar essa série, a partir de um modelo ARMA(p,q).
Esse modelo
Disponível em: http://www.ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=521274780&module=M. Acesso em: 17 dez. 2023. Adaptado.
Um pesquisador deseja modelar essa série, a partir de um modelo ARMA(p,q).
Esse modelo
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247340
Estatística
Um analista estudou a evolução temporal do número mensal de pedidos de emissão de passaportes. Após um estudo preliminar, esse analista apresentou à Polícia Federal dois modelos candidatos:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Suponha que, após o ajuste do modelo A, o analista faça uma análise de resíduos. Uma avaliação da existência de autocorrelação serial nos resíduos poderia ser feita pelo teste de Ljung-box.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Suponha que, após o ajuste do modelo A, o analista faça uma análise de resíduos. Uma avaliação da existência de autocorrelação serial nos resíduos poderia ser feita pelo teste de Ljung-box.
Ano: 2007
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2007 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q2219854
Estatística
Uma série temporal estacionária {Xt
}, t = 1, 2,..., n , é
definida por Xt
= λ Xt-1 + at
, em que at
representa o ruído aleatório
observado no instante t, E(at
) = 0 e Var(at
) = λ > 0. Seja 
n+1 o
melhor preditor linear para a próxima observação Xn+1.
Considerando as informações acima, julgue os itens que se seguem.
I A variância do processo Xt é igual a λ. II n+1 = Xn
III E (Xn+1 - n+1)
2
= λ2
.
A quantidade de itens certos é igual a
n+1 o
melhor preditor linear para a próxima observação Xn+1.
Considerando as informações acima, julgue os itens que se seguem.
I A variância do processo Xt é igual a λ. II
n+1 = Xn
III E (Xn+1 - n+1)
2
= λ2
.
A quantidade de itens certos é igual a
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