Nível de dificuldade: Difícil
Dica do professor: A análise de séries temporais é um importante instrumento no entendimento do mercado e na formulação de planos de ação e estratégias. O histórico de uma variável pode ser utilizado na identificação de períodos de crescimento/decrescimento, sazonalidade e ainda para “prever” observações futuras. Modelos de séries temporais são muito utilizados para avaliar o comportamento de uma variável ao longo do tempo. Uma sorveteria, por exemplo, tende a vender mais sorvete durante o verão, enquanto o mercado para as cafeterias costuma ser mais aquecido no inverno. Os modelos estatísticos para séries temporais utilizam o passado histórico da variável para projetar observações futuras. Dessa forma, se pode ter uma ideia, em média, de como a variável se comportará nos próximos períodos. Os modelos estatísticos mais conhecidos e utilizados, como a Regressão Linear e o GLM, são adequados na modelagem de variáveis em que as observações são independentes. Em uma série temporal, não há como desconsiderar a estrutura de dependência das observações. Por exemplo, a quantidade vendida de sorvete em fevereiro pode estar relacionada à quantidade vendida em janeiro, que por sua vez pode estar relacionada com a de dezembro e assim por diante. Dessa forma, a utilização desses modelos pode gerar resultados enviesados e que não refletem a realidade. A autocorrelação é definida como uma observação num determinado instante está relacionada às observações passadas. Há as avaliações com tendência, sazonalidade e estacionariedade.
Resposta correta: Letra E