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.

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.... Ver mais

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.

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.

A série histórica {Zt} não é estacionária.

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.

Seja um processo autoregressivo estacionário de primeira ordem com média zero  onde at é ruído branco com variância  Qual a variância do processo zt?

A autocorrelação entre Xt e Xt - 6 é inferior a ß4.