Considere que um indicador de acessos — Z(t) — a determinado portal da Internet no dia t siga um processo na forma Z(t) = 0,8 Z(t – 1) + a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; a(t) é um ruído branco gaussiano e Z(0) ~ N(0, 1). Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.

Tal modelo é um caso particular do modelo de filtro linear com entrada a(t), saída Z(t) e função de transferência Y(B), ou, equivalentemente, Z(t) = Y(B)a(t), em que Y(B) = 1 + 0,8 B + 0,82 B2 + 0,83B3+..., e B é o operador de translação para o passado tal que BZ(t) = Z(t – 1).

Considere que um indicador de acessos — Z(t) — a determinado portal da Internet no dia t siga um processo na forma Z(t) = 0,8 Z(t – 1) + a(t), em que t = 1, 2, 3, ...; a(t) é um ruído branco gaussiano e Z(0) ~ N(0, 1). Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.

O gráfico a seguir representa corretamente a função de autocorrelação do processo Z(t).

O gráfico acima mostra a evolução temporal da quantidade mensal de encomendas X entregues em determinada cidade. A partir dessa figura e dos conceitos de séries temporais, julgue os itens subsequentes.

Se os picos da série temporal X ocorrem nos meses de dezembro, então o período sazonal a ser considerado em um modelo SARIMA é igual a 12.

O gráfico acima mostra a evolução temporal da quantidade mensal de encomendas X entregues em determinada cidade. A partir dessa figura e dos conceitos de séries temporais, julgue os itens subsequentes.

A metodologia de Box e Jenkins se aplica somente a séries temporais estacionárias.

O gráfico acima mostra a evolução temporal da quantidade mensal de encomendas X entregues em determinada cidade. A partir dessa figura e dos conceitos de séries temporais, julgue os itens subsequentes.

O gráfico acima mostra a evolução temporal da quantidade mensal de encomendas X entregues em determinada cidade. A partir dessa figura e dos conceitos de séries temporais, julgue os itens subsequentes.

A série apresenta sazonalidade e tendência.

Relativamente à Análise de Séries Temporais, considere as afirmativas abaixo.

I. O teste de Box− Pierce é um teste baseado nas autocorrelações dos resíduos estimados e serve para diagnosticar se o modelo ajustado à série é adequado.

II. Um modelo ARIMA(1,0,1) é estacionário se o coeficiente autoregressivo for um número, em módulo, maior do que um.

III. O modelo Zt = μ t + X t onde μ t é uma função determinística periódica, satisfazendo μt − μt −12 = 0 e Xt é um processo estacionário que pode ser modelado por um ARMA (p, q), exibe um comportamento sazonal estocástico.

IV. Um modelo AR (1) tem função de autocorrelação parcial com decaimento expone... Ver mais

Se o modelo de Séries Temporais dado por Zt = 2 + αt + 0,5 αt −1 onde αt é o ruído branco de média zero e desvio padrão 2, tem função de autocorrelação dada por ρ (t), t = 1,2,3, .... , então o valor de ρ (1) é

Julgue o item subsequente, a respeito do modelo ARIMA.

A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal (de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de concentração de CO2 registrados em determinada localidade, julgue os itens de 90 a 92.