Questões de Concurso
Sobre covariância, correlação em estatística
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Texto 7A3-I
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis aleatórias discretas X e Y definidas sobre um mesmo espaço amostral é dado por
Uma forma de avaliar a precisão do modelo consiste em
comparar o estimador não viesado da variância residual, obtido das
diferenças entre os valores observados e os previstos pelo modelo,
com o estimador não viesado da variância dos valores observados, 
A tabela a seguir apresenta as penas de reclusão (P), em anos, cominadas a um grupo de dez réus, e suas respectivas rendas familiares mensais per capitas (R), em número de salários mínimos, em que a última coluna foi obtida usando a reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados.
Classifique cada afirmação abaixo como verdadeira (V) ou falsa (F).
( ) Quando se deseja visualizar como se distribuem os valores de uma variável quantitativa, pode-se recorrer, dentre outras alternativas, ao gráfico histograma.
( ) Se duas variáveis quantitativas X e Y apresentam um relacionamento linear inverso, então o coeficiente de correlação linear entre elas será um número negativo menor do que -1.
( ) Se multiplicarmos os valores de uma variável X por -2 então o desvio-padrão dos novos valores será igual ao desvio-padrão original multiplicado por 4.
( ) O coeficiente de correlação linear entre duas variáveis quantitativas é um valor limitado ao intervalo [-1, 1].
A sequência de afirmações verdadeiras (V) ou falsas (F) é
Na tabela a seguir, são fornecidos cinco pares de valores correspondentes às variáveis X e Y
X |
10 |
20 |
30 |
40 |
50 |
Y |
10 |
10 |
20 |
20 |
40 |
Pode-se dizer que o valor da correlação entre X e Y é um número compreendido entre:
seja a matriz de correlação de duas variáveis, X1 e X2. Para p >0, o
maior autovalor e o primeiro componente principal serão, respectivamente, Considere duas séries ou dois vetores n dimensionais:
y(y1 , y2 , … yn ) e x(x1 , x2 , … xn ).
Assim, um coeficiente de correlação de Pearson é igual:
No modelo de regressão linear simples na forma matricial Y = Xβ + ε , Y denota o vetor de respostas, X representa a matriz de delineamento (ou matriz de desenho), β é o vetor de coeficientes do modelo e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Tem-se também que X´Y =
e (X´X) -1 =
em que X´ é a matriz transposta de X. Com base nessas informações, julgue o próximo item, considerando que a variância do erro aleatório é 
A estimativa do vetor de coeficientes é 
Com apoio dos resultados estatísticos contidos na tabela abaixo, responder a questão.
Para duas variáveis X e Y, foi calculado:
Considerando a tabela a seguir, qual o coeficiente de correlação para as variáveis X e Y?
E(X) |
E(Y) |
E(XY) |
E(Y2) |
E(X2) |
1,9 |
2,4 |
4,5 |
10,7 |
10,6 |
Considere as variáveis aleatórias X: nota na disciplina de Estatística e Y: nota na disciplina de matemática. Essas variáveis foram observadas em 5 alunos, ao final do semestre. Os dados estão apresentados a seguir.
X 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0
Y 3,0 4,0 7,0 8,0 10,
Calcule o coeficiente de correlação de Pearson.
Teoria 8 3 9 2 7 10 4 6 1 5 Prática 9 5 10 1 8 7 3 4 2 6
Qual é o coeficiente de correlação de postos
A análise de ____________ permite estudar a relação entre dois conjuntos de valores e quantificar o quanto um está relacionado com o outro, no sentido de determinar a intensidade e a direção dessa relação. Isto é, essa análise indica se, e com que intensidade, os valores de uma variável aumentam ou diminuem enquanto os valores da outra variável aumentam ou diminuem.
Assinale a alternativa que completa corretamente a lacuna do texto acima.
A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item, sabendo que b > 0 e que o desvio padrão amostral da variável X é igual a 2.
A estimativa do coeficiente angular b, pelo método de mínimos
quadrados ordinários, é igual a 0,25.
A respeito dessa situação hipotética, julgue o item a seguir.
O coeficiente de explicação do modelo (R2 ) foi superior a 0,70.
Determinado estudo considerou um modelo de regressão linear simples na forma yi = β0 + β1xi + εi , em que yi representa o número de leitos por habitante existente no município i; xi representa um indicador de qualidade de vida referente a esse mesmo município i, para i = 1, ..., n. A componente εi representa um erro aleatório com média 0 e variância σ2 . A tabela a seguir mostra a tabela ANOVA resultante do ajuste desse modelo pelo método dos mínimos quadrados ordinários.
A partir das informações e da tabela apresentadas, julgue o item subsequente.
A correlação linear entre o número de leitos hospitalares por
habitante (y) e o indicador de qualidade de vida (x) foi igual
a 0,9.
A multicolinearidade é uma das dificuldades que pode ocorrer no processo de estimação de Modelos de Regressão Múltipla. Em casos mais severos, a multicolinearidade chega a impossibilitar a obtenção de estimativa, mas mesmo quando tal não se dá, outros problemas podem advir.
Como exemplo, seria possível dizer que:
Após estimado um Modelo de Regressão Múltipla e obtidas as estimativas dos parâmetros, o passo seguinte é a análise da variância, através das somas de quadrados. A propósito estão disponíveis as seguintes informações:
SQE = soma de quadrados da equação = 2.400
SQR = soma de quadrados dos resíduos = 1.600
Tamanho da amostra n = 41
Número de regressores = 8
P(F8,32 > 3 ) = 0,9874
Assim sendo, é correto afirmar que:
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