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Considerando as informações acima, julgue os próximos itens.
A forma invertida do filtro linear é , em que
Texto para as questões de 26 a 29
A figura acima apresenta a evolução temporal da quantidade de carvão vegetal - em toneladas - produzida no Brasil entre os anos 1990 e 2006. Ao longo desse período, a produção anual média de carvão vegetal foi de 2,4 milhões de toneladas/ano, o desvio padrão amostral foi de 470 mil toneladas e a correlação linear entre a produção e o ano foi igual a 0,15.
Quanto à utilização das técnicas de análise de séries temporais nos dados apresentados no texto,
a evolução temporal da quantidade de carvão vegetal - em toneladas - produzida no Brasil entre os anos 1990 e 2006 é uma série sazonal.
o método de alisamento de Holt-Winters pode ser aplicado para gerar previsões para séries temporais com tendência de crescimento linear.
o filtro de Kalman é um algoritmo para o cálculo de previsões, mas a sua utilização não é recomendada para séries não estacionárias.
o algoritmo de Durbin-Levinson é um algoritmo não recursivo para o cálculo de previsões de máxima verossimilhança tanto para as séries temporais estacionárias como para as que não são estacionárias.
Considerando as informações do texto, julgue os itens subseqüentes.
A variável X forma uma série estatística denominada série temporal.
Considere-se o modelo de séries temporais em tempo discreto na forma em que t representa o tempo, é o coeficiente do modelo e Wt representa um processo de choques aleatórios com média zero e variância Com base nessas informações, julgue os itens seguintes, acerca da primeira diferença Xt - Xt - 1.
Essa diferença é uma série temporal fracamente estacionária.
Considere-se o modelo de séries temporais em tempo discreto na forma em que t representa o tempo, é o coeficiente do modelo e Wt representa um processo de choques aleatórios com média zero e variância Com base nessas informações, julgue os itens seguintes, acerca da primeira diferença Xt - Xt - 1.
A figura acima apresenta os resultados de um estudo acerca da evolução temporal da temperatura máxima média anual — Y — de 1961 a 2002 e sua relação com o desmatamento em uma área da região amazônica. A tendência de crescimento linear foi obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários. De acordo com esse modelo de regressão linear simples, os valores ajustados para a temperatura Y em 1961 e 2002 foram iguais a 22,5 ºC e 24,5 ºC, respectivamente, e o coeficiente de determinação (R2) foi igual a 0,72.
Com base nas informações apresentadas, julgue os itens subseqüentes.
O modelo ARIMA(0,1,1) com constante, se aplicado à série histórica em questão, produzirá uma previsão de Y para o ano 2009 igual ao valor previsto de Y para o ano 2015.
A figura acima apresenta os resultados de um estudo acerca da evolução temporal da temperatura máxima média anual — Y — de 1961 a 2002 e sua relação com o desmatamento em uma área da região amazônica. A tendência de crescimento linear foi obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários. De acordo com esse modelo de regressão linear simples, os valores ajustados para a temperatura Y em 1961 e 2002 foram iguais a 22,5 ºC e 24,5 ºC, respectivamente, e o coeficiente de determinação (R2) foi igual a 0,72.
Com base nas informações apresentadas, julgue os itens subseqüentes.
A série temporal é estacionária.
A figura acima apresenta os resultados de um estudo acerca da evolução temporal da temperatura máxima média anual — Y — de 1961 a 2002 e sua relação com o desmatamento em uma área da região amazônica. A tendência de crescimento linear foi obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários. De acordo com esse modelo de regressão linear simples, os valores ajustados para a temperatura Y em 1961 e 2002 foram iguais a 22,5 ºC e 24,5 ºC, respectivamente, e o coeficiente de determinação (R2) foi igual a 0,72.
Com base nas informações apresentadas, julgue os itens subseqüentes.
A tendência linear apresentada na figura pode ser obtida pelo método do alisamento exponencial simples aplicado à série temporal Y.
A autocorrelação entre Xt e Xt - 6 é inferior a ß4.
Seja um processo autoregressivo estacionário de primeira ordem com média zero onde at é ruído branco com variância Qual a variância do processo zt?
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