Questões de Concurso Sobre modelos lineares em estatística

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Q3166294 Estatística

1 > x <- c(2,1,3,5,6)

2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)

Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.


O comando p <- x * y produzirá a variável p, que é a matriz produto resultante da multiplicação do vetor-linha x pela matriz y.  


Alternativas
Q3166287 Estatística


Q tem 4 categorias.

Alternativas
Q3166286 Estatística


Ao nível de significância de 5%, rejeitando-se a hipótese nula que β2 = 0, β3 = 0, β4 = 0 e β5 = 0 contra a alternativa de β2 ≠ 0 e(ou) β3 ≠ 0 e(ou) β4 ≠ 0 e(ou) β5 ≠ 0, usando um teste F com 4 graus de liberdade no numerador e n -  10 graus de liberdade no denominador e a estatística
Imagem associada para resolução da questão , é correto afirmar que Q é estatisticamente significante ao nível de significância de 5%.
Alternativas
Q3166285 Estatística
        Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2. Para estimadores a'   e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de regressão linear simples, obteve-se:

• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e

• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,

em que my é a média amostral de Y.

Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.


∑i (Yi - my)2 = 53.637.

Alternativas
Q3166284 Estatística
        Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2. Para estimadores a'   e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de regressão linear simples, obteve-se:

• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e

• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,

em que my é a média amostral de Y.

Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.


Se a correlação amostral entre os resíduos, ε'i , e Xi é igual a zero, isso indica que o modelo está bem especificado.

Alternativas
Q3166283 Estatística
        Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2. Para estimadores a'   e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de regressão linear simples, obteve-se:

• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e

• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,

em que my é a média amostral de Y.

Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.


Se ε segue uma distribuição normal, o estimador de máxima verossimilhança e o estimador de mínimos quadrados geram as mesmas estimativas para α e β.  

Alternativas
Q3156893 Estatística

A respeito de inteligência artificial, de tipos de análise de dados e de Big Data, julgue o item que se segue.


A análise descritiva utiliza estatísticas e projeções para recomendar ações estratégicas, auxiliando a tomada de decisões e o alcance de melhores resultados.

Alternativas
Q3154556 Estatística
Três funcionários de uma sociedade empresária executam uma mesma tarefa rotineira, mas importante para o faturamento da sociedade.
O tempo médio de execução da tarefa dos funcionários, em minutos, e suas respectivas variâncias, estão na tabela abaixo.

Imagem associada para resolução da questão

Sobre a variabilidade relativa da execução da tarefa, assinale a afirmativa correta.
Alternativas
Q3154015 Estatística
Um pesquisador está analisando a relação entre o número de horas de estudo (x) e a nota obtida em uma prova (y) por cinco estudantes.
Os dados coletados foram os seguintes:

Imagem associada para resolução da questão


Se necessário, utilize as informações a seguir:

∑x=30, ∑y=300, ∑x⋅y=1900, ∑x 2=220, ∑y 2=18250.

Com base nesses dados, a equação da reta de regressão, em que y é a variável dependente, é dada por 
Alternativas
Q3150514 Estatística
Três grupos amostrais são fornecidos, cada um com n=5 observações:
• Grupo 1: {10,12,11,13,14} • Grupo 2: {20,22,19,21,23} • Grupo 3: {30,32,31,33,34}
Calcule o valor da estatística F utilizada em Análise de Variância (ANOVA) para avaliar a diferença das médias entre grupos. É fornecido que a soma dos quadrados entre os grupos é igual a 1003.33 e a soma de quadrados total é 1033.33.
Alternativas
Q3150513 Estatística
Dada a seguinte amostra de pares (X, Y):
(2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9), (10, 11)
A estimativa pelo método dos mínimos quadrados do coeficiente angular da reta de regressão linear Y=A+BX é:
Alternativas
Q3150512 Estatística
O que são resíduos em uma análise de regressão linear e por que eles são importantes?
Alternativas
Q3150506 Estatística
Como podemos fazer inferência sobre os parâmetros do modelo de regressão linear?
Alternativas
Q3150502 Estatística
Em testes de hipóteses, rejeitar a hipótese nula significa:
Alternativas
Q3150501 Estatística
Sobre o critério de mínimos quadrados na análise de regressão linear, podemos afirmar que o mesmo:
Alternativas
Q4200272 Estatística
Considere um experimento inteiramente casualizado em esquema fatorial 2 × 2 × 3, com 4 repetições. Desse experimento, é correto afirmar que:
Alternativas
Q4200261 Estatística
Seja a equação do modelo de regressão de efeito cúbico do tipo y = b0 + b1x + b2x2 + b3x3 em que y é a variável resposta (dependente), x é a variável regressora (independente) e b0, b1, b2 e b3 são os coeficientes desconhecidos do modelo. Considere uma análise com 10 pares de observações, em que foram obtidas as estimativas para cada coeficiente e as estatísticas t de Student calculadas (tc) apresentadas no quadro a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Alguns valores críticos de t de Student, tais que P(–tc < t < tc ) = 0,95 e φ = graus de liberdade, são:

Imagem associada para resolução da questão

Nesse contexto, considerando uma significância de 5%, é correto afirmar que:
Alternativas
Q4200260 Estatística
Na Análise de Variância de um modelo de regressão linear simples obteve-se um valor de Soma de Quadrados de Regressão de 9,5 e Soma de Quadrados de Resíduos de 3,8. Sabendo que havia 1 grau de liberdade para a regressão e 19 graus de liberdade para os resíduos, e considerando o valor tabelado F1;19;5% = 2,99, é correto afirmar que:
Alternativas
Q4200259 Estatística
Tendo em conta os pares ordenados (x;y) = {(1;-4), (3;0), (7;8), (9;8)}, considere a equação de regressão linear simples, do tipo y = β0 + β1 x, o modelo que descreve a relação entre x e y. O valor estimado pelo método dos mínimos quadrados para β1 é igual a:
Alternativas
Q4200258 Estatística
Sejam y a variável dependente e x a variável independente no modelo de regressão, e sejam θ o vetor de parâmetros θ = (θ1 ,θ2 ,...,θp )t e ε o vetor de erros aleatórios associados. Dessa forma, é correto afirmar que:
Alternativas
Respostas
241: E
242: E
243: C
244: C
245: E
246: C
247: E
248: B
249: A
250: B
251: B
252: A
253: A
254: B
255: C
256: C
257: A
258: E
259: D
260: C