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Um pesquisador está desenvolvendo um estudo sobre um sistema hidrológico-meteorológico. Parte desse estudo consiste na modelagem da vazão diária (xt) de um rio, em m3/s, em função de vazões passadas e de variáveis meteorológicas. Nesse estudo, o pesquisador coletou dados sobre a precipitação diária (yt), em mm, e a temperatura média do dia (zt), em ºC. Os dados meteorológicos foram coletados em uma estação nas proximidades do rio e a vazão foi observada em uma das represas existentes ao longo do rio. Como o estudo está em fase inicial, o pesquisador dispõe apenas de dados referentes ao ano de 2005 e uma parte de 2006 (n = 400 observações). Um relatório parcial emitido pelo pesquisador apresenta três modelos preliminares, mostrados abaixo.

  1. xt = 9 – 0,1yt + 0,2zt + 0,1zt–1 + 15\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 3.
  2. xt = 1,7 + 0,3xt–1 + 0,1yt–1 + 0,1zt – 0,05zt–1 + 1,5\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 1.
  3. Se xt–1 15, então xt = 0,5 + 1,2xt–1 + 0,08yt–1 + 0,3zt + t, se xt–1 > 15, então xt = 7 + 1,1xt–1 + 0,3yt–1 + 0,5zt + 4\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 0,5.

De acordo com o relatório, os métodos usuais de diagnóstico dos resíduos não rejeitam a hipótese de aleatoriedade residual. Além disso, tanto a função de autocorrelação amostral como a função de autocorrelação parcial amostral dos resíduos não apresentaram valores diferentes de zero ao nível de significância igual a 5%. Nos modelos apresentados, a estatística de Ljung-ox e de McLeod-Li foram iguais a 25 e 15, respectivamente.

Acerca dessa situação hipotética, julgue os próximos itens.

Para o diagnóstico de resíduos, o teste de Durbin-Watson, em geral, não é equivalente ao teste de Ljung-Box.

 

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Um pesquisador está desenvolvendo um estudo sobre um sistema hidrológico-meteorológico. Parte desse estudo consiste na modelagem da vazão diária (xt) de um rio, em m3/s, em função de vazões passadas e de variáveis meteorológicas. Nesse estudo, o pesquisador coletou dados sobre a precipitação diária (yt), em mm, e a temperatura média do dia (zt), em ºC. Os dados meteorológicos foram coletados em uma estação nas proximidades do rio e a vazão foi observada em uma das represas existentes ao longo do rio. Como o estudo está em fase inicial, o pesquisador dispõe apenas de dados referentes ao ano de 2005 e uma parte de 2006 (n = 400 observações). Um relatório parcial emitido pelo pesquisador apresenta três modelos preliminares, mostrados abaixo.

  1. xt = 9 – 0,1yt + 0,2zt + 0,1zt–1 + 15\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 3.
  2. xt = 1,7 + 0,3xt–1 + 0,1yt–1 + 0,1zt – 0,05zt–1 + 1,5\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 1.
  3. Se xt–1 15, então xt = 0,5 + 1,2xt–1 + 0,08yt–1 + 0,3zt + t, se xt–1 > 15, então xt = 7 + 1,1xt–1 + 0,3yt–1 + 0,5zt + 4\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 0,5.

De acordo com o relatório, os métodos usuais de diagnóstico dos resíduos não rejeitam a hipótese de aleatoriedade residual. Além disso, tanto a função de autocorrelação amostral como a função de autocorrelação parcial amostral dos resíduos não apresentaram valores diferentes de zero ao nível de significância igual a 5%. Nos modelos apresentados, a estatística de Ljung-ox e de McLeod-Li foram iguais a 25 e 15, respectivamente.

Acerca dessa situação hipotética, julgue os próximos itens.

A função de autocorrelação amostral dos resíduos apresenta valores entre –0,1 e +0,1, incluindo estes.

 

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Um pesquisador está desenvolvendo um estudo sobre um sistema hidrológico-meteorológico. Parte desse estudo consiste na modelagem da vazão diária (xt) de um rio, em m3/s, em função de vazões passadas e de variáveis meteorológicas. Nesse estudo, o pesquisador coletou dados sobre a precipitação diária (yt), em mm, e a temperatura média do dia (zt), em ºC. Os dados meteorológicos foram coletados em uma estação nas proximidades do rio e a vazão foi observada em uma das represas existentes ao longo do rio. Como o estudo está em fase inicial, o pesquisador dispõe apenas de dados referentes ao ano de 2005 e uma parte de 2006 (n = 400 observações). Um relatório parcial emitido pelo pesquisador apresenta três modelos preliminares, mostrados abaixo.

  1. xt = 9 – 0,1yt + 0,2zt + 0,1zt–1 + 15\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 3.
  2. xt = 1,7 + 0,3xt–1 + 0,1yt–1 + 0,1zt – 0,05zt–1 + 1,5\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 1.
  3. Se xt–1 15, então xt = 0,5 + 1,2xt–1 + 0,08yt–1 + 0,3zt + t, se xt–1 > 15, então xt = 7 + 1,1xt–1 + 0,3yt–1 + 0,5zt + 4\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 0,5.

De acordo com o relatório, os métodos usuais de diagnóstico dos resíduos não rejeitam a hipótese de aleatoriedade residual. Além disso, tanto a função de autocorrelação amostral como a função de autocorrelação parcial amostral dos resíduos não apresentaram valores diferentes de zero ao nível de significância igual a 5%. Nos modelos apresentados, a estatística de Ljung-ox e de McLeod-Li foram iguais a 25 e 15, respectivamente.

Acerca dessa situação hipotética, julgue os próximos itens.

No modelo III, o ciclo produzido pelas estações do ano (componente sazonal) é composto por dois regimes: um para vazões maiores que 15 m3/s e outro para vazões menores que 15 m3/s.

 

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  1. xt = 9 – 0,1yt + 0,2zt + 0,1zt–1 + 15\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 3.
  2. xt = 1,7 + 0,3xt–1 + 0,1yt–1 + 0,1zt – 0,05zt–1 + 1,5\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 1.
  3. Se xt–1 15, então xt = 0,5 + 1,2xt–1 + 0,08yt–1 + 0,3zt + t, se xt–1 > 15, então xt = 7 + 1,1xt–1 + 0,3yt–1 + 0,5zt + 4\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 0,5.

De acordo com o relatório, os métodos usuais de diagnóstico dos resíduos não rejeitam a hipótese de aleatoriedade residual. Além disso, tanto a função de autocorrelação amostral como a função de autocorrelação parcial amostral dos resíduos não apresentaram valores diferentes de zero ao nível de significância igual a 5%. Nos modelos apresentados, a estatística de Ljung-ox e de McLeod-Li foram iguais a 25 e 15, respectivamente.

Acerca dessa situação hipotética, julgue os próximos itens.

Pelo critério AIC, o melhor modelo entre os três que foram apresentados é o I, por ser o mais parcimonioso (tem o menor número de parâmetros).

 

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  1. xt = 9 – 0,1yt + 0,2zt + 0,1zt–1 + 15\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 3.
  2. xt = 1,7 + 0,3xt–1 + 0,1yt–1 + 0,1zt – 0,05zt–1 + 1,5\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 1.
  3. Se xt–1 15, então xt = 0,5 + 1,2xt–1 + 0,08yt–1 + 0,3zt + t, se xt–1 > 15, então xt = 7 + 1,1xt–1 + 0,3yt–1 + 0,5zt + 4\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 0,5.

De acordo com o relatório, os métodos usuais de diagnóstico dos resíduos não rejeitam a hipótese de aleatoriedade residual. Além disso, tanto a função de autocorrelação amostral como a função de autocorrelação parcial amostral dos resíduos não apresentaram valores diferentes de zero ao nível de significância igual a 5%. Nos modelos apresentados, a estatística de Ljung-ox e de McLeod-Li foram iguais a 25 e 15, respectivamente.

Acerca dessa situação hipotética, julgue os próximos itens.

O erro quadrático médio (mean squared error) do modelo I é maior ou igual a 100.

 

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  1. xt = 9 – 0,1yt + 0,2zt + 0,1zt–1 + 15\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 3.
  2. xt = 1,7 + 0,3xt–1 + 0,1yt–1 + 0,1zt – 0,05zt–1 + 1,5\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 1.
  3. Se xt–1 15, então xt = 0,5 + 1,2xt–1 + 0,08yt–1 + 0,3zt + t, se xt–1 > 15, então xt = 7 + 1,1xt–1 + 0,3yt–1 + 0,5zt + 4\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 0,5.

De acordo com o relatório, os métodos usuais de diagnóstico dos resíduos não rejeitam a hipótese de aleatoriedade residual. Além disso, tanto a função de autocorrelação amostral como a função de autocorrelação parcial amostral dos resíduos não apresentaram valores diferentes de zero ao nível de significância igual a 5%. Nos modelos apresentados, a estatística de Ljung-ox e de McLeod-Li foram iguais a 25 e 15, respectivamente.

Acerca dessa situação hipotética, julgue os próximos itens.

O modelo III é conhecido como modelo auto-regressivo bilinear de ordem 1 ou BL!AR(1).

 

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Um pesquisador está desenvolvendo um estudo sobre um sistema hidrológico-meteorológico. Parte desse estudo consiste na modelagem da vazão diária (xt) de um rio, em m3/s, em função de vazões passadas e de variáveis meteorológicas. Nesse estudo, o pesquisador coletou dados sobre a precipitação diária (yt), em mm, e a temperatura média do dia (zt), em ºC. Os dados meteorológicos foram coletados em uma estação nas proximidades do rio e a vazão foi observada em uma das represas existentes ao longo do rio. Como o estudo está em fase inicial, o pesquisador dispõe apenas de dados referentes ao ano de 2005 e uma parte de 2006 (n = 400 observações). Um relatório parcial emitido pelo pesquisador apresenta três modelos preliminares, mostrados abaixo.

  1. xt = 9 – 0,1yt + 0,2zt + 0,1zt–1 + 15\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 3.
  2. xt = 1,7 + 0,3xt–1 + 0,1yt–1 + 0,1zt – 0,05zt–1 + 1,5\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 1.
  3. Se xt–1 15, então xt = 0,5 + 1,2xt–1 + 0,08yt–1 + 0,3zt + t, se xt–1 > 15, então xt = 7 + 1,1xt–1 + 0,3yt–1 + 0,5zt + 4\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 0,5.

De acordo com o relatório, os métodos usuais de diagnóstico dos resíduos não rejeitam a hipótese de aleatoriedade residual. Além disso, tanto a função de autocorrelação amostral como a função de autocorrelação parcial amostral dos resíduos não apresentaram valores diferentes de zero ao nível de significância igual a 5%. Nos modelos apresentados, a estatística de Ljung-ox e de McLeod-Li foram iguais a 25 e 15, respectivamente.

Acerca dessa situação hipotética, julgue os próximos itens.

O modelo II tem a forma de função de transferência.

 

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  1. xt = 9 – 0,1yt + 0,2zt + 0,1zt–1 + 15\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 3.
  2. xt = 1,7 + 0,3xt–1 + 0,1yt–1 + 0,1zt – 0,05zt–1 + 1,5\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 1.
  3. Se xt–1 15, então xt = 0,5 + 1,2xt–1 + 0,08yt–1 + 0,3zt + t, se xt–1 > 15, então xt = 7 + 1,1xt–1 + 0,3yt–1 + 0,5zt + 4\( \epsilon \)t, em que t é o erro aleatório no instante t com distribuição normal padrão; o valor do critério de informação de Akaike (AIC) nesse modelo foi igual a 0,5.

De acordo com o relatório, os métodos usuais de diagnóstico dos resíduos não rejeitam a hipótese de aleatoriedade residual. Além disso, tanto a função de autocorrelação amostral como a função de autocorrelação parcial amostral dos resíduos não apresentaram valores diferentes de zero ao nível de significância igual a 5%. Nos modelos apresentados, a estatística de Ljung-ox e de McLeod-Li foram iguais a 25 e 15, respectivamente.

Acerca dessa situação hipotética, julgue os próximos itens.

O modelo I tem a forma de regressão linear.

 

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Julgue o seguinte item, com relação ao modelo de regressão linear para dados seccionais: \( y_i = \beta_0 + \beta_1 x_{1i} + \beta_2x_{2i} + ... + \beta_kx_{ki} + u_i, \) com \( i=1, ... , n. \)

A inclusão de regressores irrelevantes no modelo resulta em coeficientes estimados não-viciados, mas ineficientes.

 

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Julgue o seguinte item, com relação ao modelo de regressão linear para dados seccionais: \( y_i = \beta_0 + \beta_1 x_{1i} + \beta_2x_{2i} + ... + \beta_kx_{ki} + u_i, \) com \( i=1, ... , n. \)

Sempre que o modelo tiver pelo menos uma variável explicativa além do intercepto, o coeficiente de determinação R2 será maior que o R2 ajustado.

 

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