Questão 11 — Séries Temporais — Classificação de Modelos (Estatística) — Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) · Marinha do Brasil 2024

Estatística Séries Temporais — Classificação de Modelos

Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) 2024

Marinha do Brasil · Quadro Técnico do Corpo Auxiliar da Marinha (CP-T) — Estatística · Caderno Amarela

Gabarito disponível

Sobre os tipos de modelos de séries temporais, assinale a opção INCORRETA.

Selecione uma alternativa A) Podem-se classificar os modelos para séries temporais em duas classes, segundo o número de parâmetros envolvidos: modelos paramétricos e não paramétricos. B) Na classe de modelos paramétricos, a análise é feita no domínio do tempo. C) Dentre os modelos não paramétricos, os modelos ARMA, ARIMA e ARFIMA são alguns dos mais frequentemente usados. D) Os modelos de erro (ou de regressão), modelos estruturais e modelos não lineares são exemplos de modelos paramétricos. E) A vantagem de se descrever a série no domínio de frequências está no fato de se eliminar o problema da correlação serial.

Resolução comentada

ARMA, ARIMA e ARFIMA são modelos paramétricos, não não paramétricos.

Esses modelos têm número finito de parâmetros e são analisados no domínio do tempo, sendo, portanto, paramétricos. A alternativa C os classifica erroneamente como não paramétricos.

Análise das alternativas

A: a classificação por número de parâmetros está correta. B: os modelos paramétricos são analisados no domínio do tempo. D: modelos de regressão, estruturais e não lineares são exemplos de paramétricos. E: a análise espectral (domínio de frequências) evita o problema da correlação serial.

Referência: Morettin & Toloi, Análise de Séries Temporais: classificação dos modelos.

Resolução comentada do VaiConcursos.