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Questão de Estatística — Processos estocásticos — CESPE / CEBRASPE 2024

EstatísticaProcessos estocásticos
Código
ce168235
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
BACEN
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista – Área: Economia e Finanças
Julgue o seguinte item, relativo a processos estocásticos.Em uma cadeia de Markov, a probabilidade de transição de um estado para outro é influenciada pela sequência completa de eventos anteriores.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Cadeias de Markov e a propriedade de Markov

ERRADO. Em uma cadeia de Markov, a probabilidade de transição para o próximo estado depende apenas do estado atual, e não da sequência completa de eventos anteriores. Essa é a essência da propriedade de Markov (ou propriedade de ausência de memória). O item inverte exatamente essa característica fundamental.

A propriedade de Markov é o que define uma cadeia de Markov: o futuro é condicionalmente independente do passado, dado o presente. Em termos formais, para uma cadeia de Markov {Xn}\{X_n\}, a probabilidade de transição satisfaz:

P(Xn+1=jXn=i,Xn1=in1,,X0=i0)=P(Xn+1=jXn=i)P(X_{n+1} = j \mid X_n = i, X_{n-1} = i_{n-1}, \dots, X_0 = i_0) = P(X_{n+1} = j \mid X_n = i)

Ou seja, todo o histórico do processo está resumido no estado atual. Essa é a diferença crucial entre uma cadeia de Markov e outros processos estocásticos com memória mais longa (como os processos ARMA, que dependem de valores passados).

A banca explora exatamente essa confusão: o candidato que não domina a definição pode achar que a dependência do histórico é uma característica geral dos processos estocásticos, mas na cadeia de Markov a regra é justamente a oposta — o passado só importa através do presente.

Proposição

Afirmação do item (transição depende da sequência completa)

Propriedade de Markov (transição depende apenas do estado atual)

Conclusão

p

V

F

Contradição

q

F

V

Consistente

Cadeia de Markov
  • 1Propriedade de Markov
    • Transição depende só do estado atual
    • Independe da sequência anterior
  • 2Formalmente
    • P(Xₙ₊₁ | Xₙ, Xₙ₋₁, ...) = P(Xₙ₊₁ | Xₙ)
  • 3Outros processos (ARMA)
    • Dependem de valores passados
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Item — ❌ ERRADO

A afirmação está errada porque contraria a definição de cadeia de Markov. A probabilidade de transição de um estado para outro é influenciada apenas pelo estado atual, não pela sequência completa de eventos anteriores. A propriedade de Markov garante que o futuro é independente do passado, dado o presente. Portanto, o item está incorreto.

NÃO CAIA NESSA!

A banca inverte a propriedade de Markov. Ela afirma que a transição depende de toda a sequência anterior, quando na verdade a cadeia de Markov é definida justamente pela ausência de memória: só o estado atual importa. Cuidado para não confundir com outros processos estocásticos que têm memória longa (como ARMA), onde o passado influencia diretamente o futuro.

NÃO CAIA NESSA!

Para questões de cadeia de Markov, lembre-se do lema: "o futuro depende do presente, não do passado". Se a alternativa disser que a transição depende de toda a história, está errada. Essa é uma pegadinha clássica em provas de estatística.

Gabarito: letra E (ERRADO).

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