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#2883098

Na Análise de Séries Temporais, tem-se uma técnica de ajuste de dados experimentais a um modelo empírico composto por uma equação de diferenças. Uma possível formulação é tal que os dados atuais (t = k) sejam uma combinação linear de p dados passados (zk-1,...zk-p) ponderados por coeficientes (b1,...bp) gerando uma equação do tipo

zk = ∑i =1,p  bizk-i + rk
onde rk é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais é

  • tal que sua função de autocorrelação obedeça a uma equação não homogênea, cuja solução seja instável.
  • tal que o modelo seja inversível, isto é, a sequência de entrada possa ser completamente determinada a partir da sequência de saída.
  • denominada processo de médias móveis (MA –moving average)
  • denominada processo autorregressivo (AR -autoregressive).
  • denominada processo integrado autorregressivo de médias móveis (ARIMA –autoregressive integrated moving average).
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