PMI-RMP Practice Questions

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A. Select Data Set 1 and Data Set 2 will be populated automatically.
B. Select Data Set 2 and Data Set 1 will be populated automatically.
C. Select Task Filter and Data Set 1 and Data Set 2 will be populated automatically.
D. Add a third data set.
Answer: A

NEW QUESTION: 3
What button would you like to insert a link to the wizard
associated with the notification as shown in the attached
screenshot?
Note: There are 1 correct answers to this question.
A. Option 2
B. Option 4
C. Option 1
D. Option 3
Answer: D

NEW QUESTION: 4
What forecasting method would your project use if your project customer requires an autoregressive moving average for performance forecasting?
A. Judgmental methods
B. Time series method
C. Ensemble forecasting
D. Causal/econometric method
Answer: D
Explanation:
The autoregressive moving average is an example of a causal/econometric method for the forecasting project performance. The casual/econometric forecasting method uses the assumption that it is possible to identify the underlying factors, which might influence the variable being forecasted. For example, sales of umbrellas might be associated with weather conditions. If the causes are understood, projections of the influencing variables can be made and used in the forecast. Some examples of casual/econometric forecasting method are as follows: Regression analysis using linear regression or non-linear regression Autoregressive moving average (ARMA) Autoregressive integrated moving average (ARIMA) Econometrics Answer option B is incorrect. The time series method relies on the earned value, moving average, extrapolation, and growth curve. Answer option A is incorrect. The judgmental methods use intuition, the Delphi method, and forecast by analogy. Answer option C is incorrect. The ensemble forecasting is not part of the causal/econometric method for forecasting.