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A série temporal {Xt} é estacionária, de modo que o número diário de incidentes registrados nesse aeroporto evolui em torno de um nível constante.
No momento inicial (t = 1), o número médio diário de incidentes registrados nesse aeroporto é inferior a 0,3.
O processo estocástico {Xt} segue uma cadeia de Markov.
Uma variável Yt segue um modelo estacionário ARMA(1,1) sem termo constante, com um coeficiente autoregressivo φ e um coeficiente do termo de média móvel θ. Sendo B o operador tal que BYt = Yt-1, e sendo at o ruído branco, uma representação compatível desse modelo é:
(1-φB)BYt = (1-θB)at
(1-φ)BYt = (1-θ)Bat
φYt = θBat
φBYt = θBat
(1-φB)Yt = (1-θB)at
Considere um processo autoregressivo estacionário Zt = 10 + 0,5 Zt-1 + at, onde at é ruído branco com variância σ2 = 3. A média e a variância de Zt são, respectivamente,
10 e 6
10 e 5
15 e 4,5
20 e 4
20 e 3
I.
I e III.
II.
III.
II e III.
I e IV.
I e III.
II e IV.
II, III e IV.
I e II.
II.
I e II.
II e III.
II, III e IV.
II e IV.
Sejam f(k) e g(k), k = 1, 2, ..., respectivamente, a função de autocorrelação parcial e a função de autocorrelação, de um processo ARIMA (p,d,q). Sabendo que g(k) é uma mistura de exponenciais ou ondas senoides amortecidas e que para f(k) somente f(1) e f(2) são diferentes de zero, então:
p = q = d = 1.
p = 2 e d = q = 1.
p = 0 e q = 2.
p = 1 e q = d = 0.
p = 2 e q = 0.
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