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Processos estocásticos - Teste
Contribuição de: Oliveira
  • 1. Os processos estocásticos são objectos matemáticos que modelam fenómenos aleatórios que evoluem no tempo ou no espaço. Estes processos são caracterizados pela aleatoriedade e incerteza do seu comportamento, o que os torna ferramentas essenciais em vários domínios, como a estatística, as finanças, a física e a engenharia. Ao contrário dos processos determinísticos, os processos estocásticos envolvem resultados probabilísticos em cada etapa, levando a uma gama diversificada de resultados possíveis. Os conceitos-chave nos processos estocásticos incluem variáveis aleatórias, distribuições de probabilidade, cadeias de Markov e movimento browniano. Compreender e analisar processos estocásticos é crucial para tomar decisões informadas em cenários onde a aleatoriedade desempenha um papel significativo.

    O que é um processo estocástico?
A) Uma função determinística.
B) Um valor constante.
C) Uma equação linear.
D) Uma coleção de variáveis aleatórias indexadas por tempo ou espaço.
  • 2. Qual é a propriedade sem memória de um processo estocástico?
A) O processo regressa sempre ao seu valor médio.
B) O comportamento futuro não depende da história passada, tendo em conta o presente.
C) Apresenta um comportamento periódico.
D) O comportamento passado influencia fortemente os resultados futuros.
  • 3. Que distribuição é normalmente utilizada para modelar tempos de chegada em sistemas de filas de espera?
A) Distribuição de Weibull.
B) Distribuição exponencial.
C) Distribuição normal.
D) Distribuição de Poisson.
  • 4. Como é também conhecido o processo de Wiener?
A) Processo de Ornstein-Uhlenbeck.
B) Processo de Poisson.
C) Movimento browniano.
D) Processo de Markov.
  • 5. Qual é a função de autocovariância de um processo estocástico?
A) Uma medida da relação linear entre valores em diferentes pontos de tempo.
B) Uma medida da dispersão de valores em torno da média.
C) Uma medida da periodicidade do processo.
D) Uma medida da diferença absoluta entre valores.
  • 6. O que é a equação de Chapman-Kolmogorov em cadeias de Markov?
A) Uma equação que descreve a probabilidade de transição entre estados em passos de tempo consecutivos.
B) Uma equação que prevê o comportamento a longo prazo da cadeia.
C) Uma equação que calcula diretamente a distribuição estacionária.
D) Uma equação que modela a incerteza nas transições.
  • 7. Qual é o espaço de estados de um processo estocástico?
A) O registo histórico de observações passadas.
B) O conjunto de todos os valores possíveis que o processo pode assumir.
C) O conjunto de previsões futuras.
D) O ponto fixo do processo.
  • 8. Qual é a distribuição estacionária de uma cadeia de Markov?
A) Uma distribuição de probabilidades que se mantém inalterada ao longo do tempo.
B) Uma distribuição com parâmetros em constante mudança.
C) Uma distribuição que depende do estado inicial.
D) Uma distribuição que converge para zero ao longo do tempo.
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