Introdução a séries de tempo
Estude Introdução a séries de tempo dentro de Estatística com itens e questões da ANPEC. Esta página reúne a navegação por taxonomia e direciona para a prática filtrada no banco de questões.
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Itens recentes neste recorte
Questão 10 · Item 0
Em relação ao modelo (I), podemos escrever: \gamma_0=\alpha\gamma_1+\sigma^2+\beta(\alpha+\beta)\sigma^2 , onde \gamma_0=\operatorname{E}(Y_t^2) e \gamma_1=\operatorname{E}(Y_tY_{t+1}) .
Abrir itemQuestão 10 · Item 1
Em relação ao modelo (I), podemos escrever: \gamma_1=\alpha(\gamma_0+\sigma^2)+\beta\sigma^2 , onde \gamma_0=\operatorname{E}(Y_t^2) e \gamma_1=\operatorname{E}(Y_tY_{t+1}) .
Abrir itemQuestão 10 · Item 2
Sendo \rho_h=\frac{\gamma_h}{\gamma_0} , onde \gamma_h=\operatorname{E}(Y_tY_{t+h}) , temos o seguinte resultado para o modelo (I): \rho_h=\frac{(\beta+\alpha)(1+\alpha\beta)}{1+2\alpha\beta+\beta^2} .
Abrir itemQuestão 10 · Item 3
O modelo (II) pode ser representado por: Z_t=ct+\left(\frac{\theta}{2}\right)t^2+Z_0+\sum_{j=1}^t\varepsilon_j .
Abrir itemQuestão 10 · Item 4
Em relação ao modelo (II), a variância de Z_t é igual a: Var(Z_t)=(c+\theta t)\sigma^2 .
Abrir itemQuestão 10 · Item 0
E(Y_t)=\mu_w .
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