Séries Temporais e Previsão

800 questões inéditas cobrindo 20 tópicos.

Anomalias e mudanças de regime · 40ARIMA e SARIMA · 40Autocorrelação e autocorrelação parcial · 40Baselines de previsão · 40Componentes de uma série · 40Defasagens, diferenças e retornos · 40Demanda intermitente · 40Divisão temporal e backtesting · 40Estacionariedade e raízes unitárias · 40Estrutura, índice temporal e frequência · 40Holt e Holt-Winters · 40Médias móveis e suavização · 40Métricas pontuais de previsão · 40Modelos AR, MA e ARMA · 40Operação e monitoramento de previsões · 40Ordenação, agregação e calendário · 40Previsão probabilística e intervalos · 40Sazonalidade complexa e calendário · 40Séries múltiplas e hierárquicas · 40Variáveis exógenas e regressão dinâmica · 40

Exemplos de questões

#48365

Certo ou ErradoAnomalias e mudanças de regime

Para confirmar anomalia pontual, é dispensável examinar o seguinte critério: decisão preserva trilha e impacto na previsão; a definição operacional de anomalia pontual permite classificar casos de fronteira. A execução sem erro já comprovaria integralmente o resultado esperado.

CCerto

EErrado

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#48201

Certo ou ErradoARIMA e SARIMA

Uma aplicação tecnicamente adequada de ARIMA(p,d,q) consiste em delimitar o significado e o escopo de ARIMA(p,d,q) e, a partir disso, selecionar ordens com parcimônia e diagnóstico.

CCerto

EErrado

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#47888

Múltipla EscolhaAutocorrelação e autocorrelação parcial

No domínio de análise e previsão de séries temporais, uma equipe adotou a premissa de confundir ACF com um conceito vizinho ou ler picos isolados como causalidade. Qual correção conceitual é mais adequada?

AReconhecer que ACF mede correlação da série com suas defasagens incluindo efeitos indiretos e, por isso, delimitar o significado e o escopo de ACF e, a partir disso, interpretar gráficos com tamanho amostral, tendência e sazonalidade.

BReconhecer que PACF mede associação com um lag controlando defasagens intermediárias e, por isso, interpretar gráficos com tamanho amostral, tendência e sazonalidade, convertendo PACF em uma prática explícita e repetível.

CReconhecer que ruído branco tem média e variância estáveis e autocorrelações teóricas nulas fora do lag zero e, por isso, comparar alternativas e casos-limite antes de aplicar ruído branco, além de interpretar gráficos com tamanho amostral, tendência e sazonalidade.

DReconhecer que intervalo da ACF é faixa aproximada cuja validade depende de pressupostos e multiplicidade e, por isso, incorporar intervalo da ACF ao fluxo de decisão, de modo a interpretar gráficos com tamanho amostral, tendência e sazonalidade.

ERenomear o artefato existente, sem mudar o comportamento que produz o problema.

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