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Os seguintes gráficos correspondem a determinada série temporal e foram obtidos em uma análise exploratória antes de ajustar um modelo de previsão:


Imagem associada para resolução da questão


Imagem associada para resolução da questão


Observando os gráficos, é correto afirmar que

Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usados para capturar as interações dinâmicas entre múltiplas séries temporais.
Uma característica dessa categoria de modelos VAR é que
Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais.
Nas análises aplicadas às séries temporais,
Considere uma série temporal {Yt }tn=1 adequadamente modelada por um processo ARIMA(1,1,0). Sendo c uma constante e at um erro aleatório (ruído branco gaussiano), a equação apropriada ao modelo especificado para esta série temporal é:
Considere que, em uma agência bancária, o tempo médio que um cliente aguardou para começar a ser atendido, na primeira semana de um determinado mês de 2022, foi de 8min 30s e, na semana seguinte, esse tempo médio passou para 5min 30s. Considere, ainda, que na primeira semana foram atendidos 2.700 clientes, e na segunda semana,1.350 clientes.
O tempo médio de espera para um cliente começar a ser atendido no caixa, considerando essas duas semanas, foi de, aproximadamente,