UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

FORMULÁRIO DE IDENTIFICAÇÃO DA DISCIPLINA
 

UNIDADE: INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA
DEPARTAMENTO: DEPTO. DE ESTATISTICA
DISCIPLINA: Processos Estocásticos II
CARGA HORÁRIA: 60 CRÉDITOS: 4 CÓDIGO: IME05-12550
MODALIDADE DE ENSINO: Presencial TIPO DE APROVAÇÃO: Nota e Frequência
 
STATUSCURSO(S) / HABILITAÇÃO(ÕES) / ÊNFASE(S)
ObrigatóriaIME - Ciências Atuariais (versão 2)
IME - Estatística (versão 3)
IME - Estatística (versão 3) Finança e Marketing
IME - Estatística (versão 3) Métodos de Decisão e Processos Industriais

TIPO DE AULA CRÉDITO CH SEMANAL CH TOTAL
Teórica4460
TOTAL 4 4 60

OBJETIVO(S):

Ao final do período o aluno deverá ser capaz de aplicar processos estocásticos na análise do tempo.
EMENTA:

Introdução à Análise de Séries de Tempo. Séries de Tempo como uma Realização Parcial de um Processo Estocástico. Funções de Auto correlação e Auto covariância. Espectro de uma Série de Tempo. Modelos de Alisamento Exponencial. Modelos Lineares Estacionários. Processo Auto regressivo. Processo de Médias Móveis. Processo Misto. Modelos Lineares não Estacionários. Projeção com Séries de Tempo.

PRÉ-REQUISITO 1:

IME05-12549 Processos Estocásticos I
 
DISCIPLINA(S) CORRESPONDENTE(S):

IME05-06342 Processos Estocásticos II
 
BIBLIOGRAFIA:

- Anderson, O.D. [1976], Time Series Analysis and Forecasting the Box & Jenkins Approach, Butterworths, London.
- Box, G.E.P. and Jenkis, G. M. [1976], Time Series Analysis, Forecasting and Control, Holden-Day, São Francisco.
- Box, G.E.P., Hunter, W. G. & Hunter, J. S. [1978]. Statistics for Experiments - An Introduction to Design, Data Analysis and Model Building. John Wiley, New York