GabaritoC — Certo
✅ CERTO. A afirmativa descreve corretamente a definição clássica de série temporal estacionária: média e variância constantes ao longo do tempo e ausência de tendência e sazonalidade. Essa é a condição exigida para a validade de modelos como os vetores autorregressivos (VAR), que pressupõem séries estacionárias.
Uma série temporal é estacionária quando suas propriedades estatísticas — média, variância e autocorrelação — permanecem constantes ao longo do tempo. Em termos práticos, a série oscila aleatoriamente em torno de uma média estável, sem apresentar tendência (crescimento ou decréscimo sistemático) nem sazonalidade (padrão que se repete em intervalos regulares). Essa definição é a base para a modelagem estatística: modelos como ARIMA e VAR exigem estacionariedade para que as inferências sejam válidas.
A banca explora aqui um conceito central, mas a afirmativa está alinhada com a definição canônica. A pegadinha comum seria inverter a condição — por exemplo, afirmar que uma série com tendência ou sazonalidade é estacionária, o que é falso. Nesta questão, não há inversão: o enunciado reproduz fielmente o conceito.
Proposição | Descrição da Condição | Valor Lógico |
|---|---|---|
p | Média constante ao longo do tempo | V |
q | Variância constante ao longo do tempo | V |
r | Ausência de tendência | V |
s | Ausência de sazonalidade | V |
p ∧ q ∧ r ∧ s | Série temporal estacionária (definição clássica) | V |
Para fixar, lembre-se do tripé da estacionariedade: média constante, variância constante e autocorrelação constante (ou, equivalentemente, ausência de tendência e sazonalidade). Na prova, desconfie de alternativas que troquem "constante" por "variável" ou que incluam tendência/sazonalidade como características de séries estacionárias.
✅ CERTO. A afirmativa está correta e reflete a definição clássica de estacionariedade, conforme a literatura de séries temporais.
Gabarito: C
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