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Considerando a hipótese de que a quantidade anual de granéis sólidos transportada por uma empresa forme uma série temporal {Wt}t = 1, ..., n, em que Wt represente a quantidade transportada pela empresa no mês t, e que essa série siga um processo ARIMA(0,1,1), julgue os itens subsequentes.
A autocorrelação entre Wt e Wt -2 é nula.
Considerando a hipótese de que a quantidade anual de granéis sólidos transportada por uma empresa forme uma série temporal {Wt}t = 1, ..., n, em que Wt represente a quantidade transportada pela empresa no mês t, e que essa série siga um processo ARIMA(0,1,1), julgue os itens subsequentes.
A função de autocorrelação parcial entre (Wt - Wt - 1) e (Wt -3 -Wt - 4) é nula.
Considerando a hipótese de que a quantidade anual de granéis sólidos transportada por uma empresa forme uma série temporal {Wt}t = 1, ..., n, em que Wt represente a quantidade transportada pela empresa no mês t, e que essa série siga um processo ARIMA(0,1,1), julgue os itens subsequentes.
A densidade espectral do processo Wt é dado por em que é a variância do ruído branco.
Considerando que uma série temporal {Zt}t = 1,..., n, em que Zt representa o número mensal de ligações recebidas por uma central de atendimento ao cliente no mês t, segue um processo SARIMA(0,1,1) × (0,1,1)12, julgue os itens subsequentes.
A série temporal {Zt}t = 1,..., n é estacionária.
Considerando que uma série temporal {Zt}t = 1,..., n, em que Zt representa o número mensal de ligações recebidas por uma central de atendimento ao cliente no mês t, segue um processo SARIMA(0,1,1) × (0,1,1)12, julgue os itens subsequentes.
Considerando que uma série temporal {Zt}t = 1,..., n, em que Zt representa o número mensal de ligações recebidas por uma central de atendimento ao cliente no mês t, segue um processo SARIMA(0,1,1) × (0,1,1)12, julgue os itens subsequentes.
A série temporal {Zt}t = 1,..., n possui sazonalidade estocástica de período anual.
O modelo clássico para séries temporais supõe que a série temporal Zt, t=1, 2, . . . , N pode ser escrita como Zt = Tt + St + at , t=1, 2, . . . , N, ou seja, segundo uma soma de três componentes: uma tendência, uma componente sazonal e um termo aleatório. Com relação ao modelo considerado podemos afirmar que:
ele é aditivo, sendo adequado, por exemplo, quando St depende das outras componentes;
a componente sazonal aparece quando as observações são anuais, isto é, registradas anualmente;
a tendência em séries econômicas ou demográficas é causada por fatores que são medidos durante curtos períodos de tempo;
quando representamos f(t) = Tt + St por alguma função suave do tempo, então f(t) é encarada como uma função determinística do tempo.
Considere um processo estacionário. A facv (função de autocovariância) definida por satisfaz às seguintes propriedades:
O valor da estatística do teste de Wald é inferior a .
Efetuando-se o teste qui-quadrado de aderência à distribuição de Bernoulli, a hipótese nula não é rejeitada se o nível de significância for igual a 0,5%.
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