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Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.
A seqüência do número de leitos ao longo do tempo forma uma série temporal fracamente estacionária.
A série histórica da quantidade mensal de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia, em determinado município, no período de novembro de 1998 a fevereiro de 2003, foi descrita por dois pesquisadores por meio de um modelo ARIMA(3,1,0). Considerando que Z t representa a quantidade de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia nesse município no mês t, e que o modelo ARIMA(3,1,0) apresentado foi aquele que produz o menor AIC (Akaike's information criterion), julgue os itens subseqüentes.
A série histórica {Zt} não é estacionária.
A série histórica da quantidade mensal de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia, em determinado município, no período de novembro de 1998 a fevereiro de 2003, foi descrita por dois pesquisadores por meio de um modelo ARIMA(3,1,0). Considerando que Z t representa a quantidade de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia nesse município no mês t, e que o modelo ARIMA(3,1,0) apresentado foi aquele que produz o menor AIC (Akaike's information criterion), julgue os itens subseqüentes.
Se o modelo estiver correto, a autocorrelação entre Z t e Z t + k será nula se |k| > 3.
A série histórica da quantidade mensal de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia, em determinado município, no período de novembro de 1998 a fevereiro de 2003, foi descrita por dois pesquisadores por meio de um modelo ARIMA(3,1,0). Considerando que Z t representa a quantidade de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia nesse município no mês t, e que o modelo ARIMA(3,1,0) apresentado foi aquele que produz o menor AIC (Akaike's information criterion), julgue os itens subseqüentes.
O ajuste produzido pelo modelo ARIMA (3,1,0) é equivalente ao alisamento exponencial triplo.
A série histórica da quantidade mensal de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia, em determinado município, no período de novembro de 1998 a fevereiro de 2003, foi descrita por dois pesquisadores por meio de um modelo ARIMA(3,1,0). Considerando que Z t representa a quantidade de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia nesse município no mês t, e que o modelo ARIMA(3,1,0) apresentado foi aquele que produz o menor AIC (Akaike's information criterion), julgue os itens subseqüentes.
Considere que os dois primeiros coeficientes autoregressivos do modelo ajustado sejam nulos e que o terceiro seja positivo. Nessa situação, a série histórica é sazonal.
A série histórica da quantidade mensal de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia, em determinado município, no período de novembro de 1998 a fevereiro de 2003, foi descrita por dois pesquisadores por meio de um modelo ARIMA(3,1,0). Considerando que Z t representa a quantidade de autorizações de procedimentos de alta complexidade em oncologia nesse município no mês t, e que o modelo ARIMA(3,1,0) apresentado foi aquele que produz o menor AIC (Akaike's information criterion), julgue os itens subseqüentes.
A autocorrelação parcial entre Z t - Z t-1 e (Z t + k - Z t + k-1 será nula se |k| < 4.
Estatística - Sinos, Assimetrias e Curtoses - Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE) - 2008
Estatística - Sinos, Assimetrias e Curtoses - Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE) - 2008
De uma amostra aleatória simples de 20 trabalhadores da construção civil, foram obtidos os seguintes valores da remuneração mensal, em salários-mínimos:
1, 3, 2, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 3, 2, 1, 1.
Considerando essas informações, julgue os próximos itens.
A curtose é uma medida do grau de achatamento da distribuição, sendo definida em função do quarto momento central.
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