Questões de Concurso
Sobre análise de variância em estatística
Foram encontradas 115 questões
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
e Var(X) = 0,2487 e considerando que 3,84 seja o valor aproximado de
.Julgue o item seguir.
O coeficiente de determinação é maior que 0,7.
e Var(X) = 0,2487 e considerando que 3,84 seja o valor aproximado de
.Julgue o item a seguir:
A variância de Y é menor que 10.
Para responder à questão, considere o modelo linear Yi = α + βXi + ε i sendo i a i-ésima observação, Yi a variável dependente na observação i, X i a variável explicativa na observação i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses para a regressão linear simples. Os parâmetros α e β são desconhecidos e suas estimativas (a e b, respectivamente) foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados e com base em 20 pares de observações ( Xi,Yi), i = 1, 2, ... , 20. Sabe-se que os pontos (10 ; 9,8) e (40 ; 33,8) pertencem à reta de equação Y = a + bX.

Pelo quadro de análise de variância correspondente, observa-se que
Assim sendo, temos
A variável aleatória bidimensional (X,Y) tem função de probabilidade dada por:

A variância da variável aleatória (X − Y) é igual a
Dados do correspondente quadro de análise de variância:
A estimativa da variância populacional do modelo teórico (σ² ), com base nos dados da amostra, é igual a

Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
Por meio do método estatístico análise de variância (ANOVA), é possível testar, por exemplo, a hipótese nula β1 = β2 = β3 = 0.
