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Questões de Estatística - Análise de séries temporais

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Questão: 21 de 46

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Banca: FGV

Órgão: Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios

Cargo(s): Analista Judiciário - Estatístico

Ano: 2022

Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Análise de séries temporais

I;

II;

III;

I e II;

I e III.

Questão: 22 de 46

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Banca: FGV

Órgão: Secretaria de Estado da Fazenda do Espírito do Santo

Cargo(s): Consultor do Tesouro Estadual - Ciências Contábeis

Ano: 2022

Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Análise de séries temporais

multiplicada por 6/5 e diminuída de 6.

multiplicada por 1/5 e diminuída de 5.

multiplicada por 5/6 e adicionada de 5.

multiplicada por 5/6 e adicionada de 6.

multiplicada por 6/5 e adicionada de 6.

Questão: 23 de 46

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Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: Petróleo Brasileiro S.A

Cargo(s): Ciência de Dados

Ano: 2022

Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Análise de séries temporais

Considerando uma série temporal representada por {Xt }, julgue o item a seguir.
Se a figura abaixo apresenta a forma da função de autocorrelação parcial (facp) da série temporal {Xt }, na qual as correlações parciais são nulas nos lags iguais ou superiores a 2, então a autocorrelação entre Xt e Xt-4 é igual a zero.

Imagem questão

Questão: 24 de 46

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Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: Banco da Amazônia

Cargo(s): Técnico Científico - Estatística

Ano: 2012

Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Análise de séries temporais

A respeito de séries temporais, julgue o item a seguir.
O modelo ARIMA(3, 1, 2) é um filtro linear que permite descrever uma série temporal estacionária com período sazonal igual a 3.

Questão: 25 de 46

6387484f2313b0265c0f1174

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Banca: CESPE / Cebraspe

Órgão: Banco da Amazônia

Cargo(s): Técnico Científico - Estatística

Ano: 2012

Matéria/Assunto: Estatística > Estatística avançada > Análise de séries temporais

A respeito de séries temporais, julgue o item a seguir.
Supondo-se que {Yt } seja uma série temporal que segue um processo ARMA(p, q), em que Yt = Xt - Xt -1, é correto afirmar que, para que Yt seja estacionário, é necessário que Xt também o seja.