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Questões de Concurso sobre Classificação dos Processos Estocásticos
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Na recuperação de dados, o ETL e o ELT são processos idênticos.
C
Certo
E
Errado
O número máximo de processos baixados em qualquer uma dessas semanas foi inferior a 15 mil.
C
Certo
E
Errado
Considere um processo Z~t=at−θat−1, onde at representa um ruído branco com média zero e variância constante. Defina um novo processo W~t como W~t=Z~t+Z~t−1 e analise as afirmativas a seguir e assinale a opção correta.
I- O processo Z~t é sempre inversível.
II- O processo W~t pode ser caracterizado como um MA(2).
III- A função de autocorrelação de Z~t é limitada a um número finito de "lags".
IV- A função de autocorrelação parcial de W~t possui extensão finita.
A
Apenas a afirmativa l é verdadeira.
B
Apenas as afirmativas I e II são verdadeiras.
C
Apenas as afirmativas I, II e III são verdadeiras.
D
Apenas as afirmativas II e III são verdadeiras.
E
Apenas as afirmativas IIIe IV são verdadeiras.
A variável y segue um processo representado por yt = φ1yt – 1 + φ2yt – 2 + εt + θεt – 1, sendo εt um ruído branco. Esse processo é denominado
A
ARMA(2,1).
B
ARMA(1,2).
C
AR(2).
D
ARIMA(2,1,1).
E
ARIMA(1,2,1).
Dado o modelo Zt = µt + Nt , em que Zt exibe um comportamento sazonal deterministico com período 12, com µt sendo uma função determinística períodica satisfazendo µt - µt-12 = 0. Neste sentido, pode ser apropriado considerar que:
A
µt em Zt como um processo estocástico que satisfaz (1-B12) µt = Yt, em que Yt é um processo estacionário.
B
µt em Zt como um processo não estocástico que satisfaz (1-B12) µt = Yt, em que Yt é um processo estacionário.
C
µt em Zt como um processo não estocástico que satisfaz (1-B12) µt = Yt, em que Yt é um processo não estacionário.
D
µt em Zt como um processo estocástico que satisfaz (1-B12) µt = Yt, em que Yt é um processo não estacionário.
E
µt uma função determinística períodica portanto não satisfaz (1-B 12) µt = 0
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Considere um processo estocástico, definido por uma sucessão de variáveis aleatórias {X1, X2, ...}. Assinale a alternativa que torna esse processo um processo de Markov.
A
P {in/i1,i2,...,in-1} = P {Xn = in/X1 = i1, X2 = i2, ..., Xn-1 = in-1} não depender dos valores de in e in-1
B
P {in/i1,i2,...,in-1} = P {Xn = in/X1 = i1, X2 = i2, ..., Xn-1 = in-1} depender dos valores de in e in-1
C
P {in/i1,i2,...,in-1} = P {Xn = in/X1 = i1, X2 = i2, ..., Xn-1 = in-1} para todo Xn=in
D
P {i1, i2, ... in} = P {X1 = i1, X2 = i2, ..., Xn = in} não depender dos valores de in
E
P {i1, i2, ... in} = P {X1 = i1, X2 = i2, ..., Xn = in} depender dos valores de in .
Seja o processo estocástico Zt – 0,5Zt-1 = at -0,5Zt-2 , em que Zt é a observação temporal e at é o ruído branco, é possível afirmar que
A
o processo pode ser modelado por ARIMA(2, 0, 0) e é estacionário e inversível.
B
o processo pode ser modelado por ARIMA(0, 0, 2) e é estacionário e inversível.
C
o processo pode ser modelado por ARIMA(2, 0, 0) e é estacionário, mas não é inversível.
D
o processo pode ser modelado por MA( 2) e é estacionário e inversível.
E
o processo pode ser modelado por AR( 2) e é não estacionário e inversível.
A caracterização completa de um Processo Estocástico exige o conhecimento de todas as suas funções amostras (realizações, trajetórias). Isto permite determinar a função média, μ(t), e a função de autocorrelação, ρ(t), do processo. Mas, para alguns processos estocásticos, esses parâmetros podem ser determinados a partir de apenas uma realização (função amostra) típica do processo. Neste caso, o processo denomina-se
A
estacionário e inversível.
B
Gaussiano.
C
Markoviano.
D
movimento Browniano.
E
ergódico.
Um processo estoscástico
ser é chamado de
Processo de Contagem se
ser é chamado de
Processo de Contagem se
A
não depender do tempo decorrido.
B
representar a maioria dos eventos em um intervalo
de tempo.
C
representar todos os eventos ocorridos, em X(t) > 0
e X(0) = 0.
D
E
representar alguns eventos discriminados.
Seja {Xt, t ∈ Z} um processo estocástico onde as variáveis Xt são não correlacionadas, isto é, Cov {Xt, Xs} = 0, t ≠ s e Z é o conjunto dos números inteiros. O processo Xt é um
A
passeio aleatório discreto.
B
movimento browniano.
C
ruído branco discreto.
D
processo de Markov.
E
processo puramente aleatório.
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A série diferenciada Yt segue um ruído branco.
C
Certo
E
Errado
Se Y(50) = 100, então Y(49) > 100.
C
Certo
E
Errado
Se o processo estocástico for fracamente estacionário, então a variância do processo será inferior à variância do ruído aleatório.
C
Certo
E
Errado
O processo estocástico {X
t
} possui pelo menos um estado
transiente.
C
Certo
E
Errado
Os estados do processo estocástico {X t } são aperiódicos.
C
Certo
E
Errado
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O processo estocástico D(t) possui incrementos independentes.
C
Certo
E
Errado
A matriz P é duplamente estocástica.
C
Certo
E
Errado
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