Introdução à Análise de Séries Temporais
Avaliação de Encerramento do Curso
Prof. Alexandre Cunha Costa

Conteúdo Programático:
1. Conceitos Básicos
2. Transformação de Dados, Decomposição e Filtragem
3. Autocorrelação
4. Modelo Autoregressivo (AR)
5. Modelo de Média Móvel (MA)
6. Modelos ARMA, ARIMA e SARIMA
7. Previsão de Séries Temporais

Carga Horária: 24 horas

OBSERVAÇÕES IMPORTANTES:
1) Para que o Certificado seja emetido, o cursista deverá realizar corretamente PELO MENOS 60 PONTOS DE 100 PONTOS desta avaliação. Lembre-se de escrever o nome completo e o e-mail corretamente.
2) Só será possível UMA TENTATIVA para realização desta avaliação e, consequentemente, geração do Certificado. Então, uma boa preparação é fundamental.
3) Será necessário fazer login no GOOGLE.

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Nome Completo *
1) Quando trata-se de um processo de Média Móvel, quais são as características típicas da função de autocorrelação e da função de autocorrelação parcial, respectivamente? *
10 points
2) As características probabilísticas da série temporal não mudam com o tempo (fraca estacionariedade), quando: *
10 points
3) Por que aplicamos a diferenciação de segunda ordem em uma série temporal? *
10 points
4) Quando a variância da série temporal cresce com uma tendência positiva da mesma, o que devemos inicialmente fazer? *
10 points
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5) A função de autorrelação (FAC) abaixo trata-se de um série temporal com: *
10 points
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6) Quando queremos estimar a tendência e/ou os efeitos sazonais de uma série temporal, qual técnica devemos aplicar? *
10 points
7) Para um melhor desempenho da previsão de uma série temporal, os resíduos do modelo ajustado NÃO devem:   *
10 points
8) Qual modelo deve representar melhor a série temporal apresentada na questão 4) acima? *
10 points
9) Suponha um a série temporal ajustada por um modelo MA(2). Qual é o valor da previsão desta série com um horizonte de tempo igual a 4? *
10 points
10) Suponha um a série temporal ajustada por um modelo AR(3). Para uma previsão desta série com um horizonte de tempo igual a 2, utilizaremos: *
10 points
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