Questões de Concurso Sobre modelos lineares em estatística

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Q3261008 Estatística
Um estudo foi desenvolvido com o objetivo de estimar o consumo de energia elétrica em função do número de consumidores. Para realizar o estudo, foi usado um Modelo de Regressão Linear Simples.
Sobre o modelo usado, analise as afirmativas a seguir.

I. Considerando a equação y=α+βx, onde "α" e "β" são parâmetros da reta teórica, os quais são estimados por meio dos pontos experimentais fornecidos pela amostra, obtendo-se uma reta estimada.
II. A aplicação do Princípio de Máxima Verossimilhança leva ao chamado procedimento de Mínimos Quadrados.

III. Deve-se procurar a reta para a qual se consiga minimizar a soma dos resíduos da regressão ao quadrado.


Está correto o que se afirma em
Alternativas
Q3158081 Estatística
Suponha que foi aplicado um modelo de regressão linear simples em um conjunto de n pares de valores da forma (x_i,y_i),i=1,...,n. Sejam ▁x e ▁y as médias dos valores x_i e y_i, i=1,...,n, respectivamente. Sabe-se que:

(i) ▁x=0,25 (ii) ▁y=0,75 (iii) ∑_(i=1)^n▒〖(x_i-▁x)(y_i-▁y)〗=12 (iv) ∑_(i=1)^n▒〖(x_i-▁x )^2 〗=2


Considerando os dados acima, a equação resultante da regressão linear é dada por
Alternativas
Q3158069 Estatística
Considere dois conjuntos de dados distintos, denotados por C1 e C2, ambos do mesmo tamanho, isto é, com a mesma quantidade de valores. A cada conjunto foi aplicado o mesmo método de regressão linear. O erro médio quadrático obtido para C1 foi menor do que para C2. Com base no exposto, analise as afirmativas a seguir, e assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) O erro médio quadrático é uma métrica típica de erro em problemas de regressão cujo valor varia entre 0 e 1.

( ) Pode-se afirmar que o conjunto de dados C1 está melhor ajustado ao modelo do que o conjunto de dados C2.

( ) Pode-se afirmar que para melhorar o ajuste do conjunto de dados C2 é preciso aumentar seu tamanho.


As afirmativas são, respectivamente,
Alternativas
Q3135823 Estatística
A Estatística é uma ferramenta fundamental para o planejamento urbano e a gestão de políticas públicas, pois permite a análise e interpretação de dados que informam decisões estratégicas. Com base nas aplicações da Estatística nessas áreas, assinale a alternativa correta.
Alternativas
Q3112540 Estatística
        Uma análise de regressão linear simples proporcionou um modelo ajustado pelo critério de mínimos quadrados ordinários na forma Captura_de tela 2024-12-17 163130.png (19×24) = 200 + 8x, na qual a variância da variável resposta (y) é igual a 100 vezes o valor da variável regressora (x).
A partir das informações precedentes, julgue o próximo item.

Na situação apresentada, o coeficiente de determinação do modelo ajustado tem valor igual a 0,8.
Alternativas
Q3112539 Estatística
A respeito da análise de variância, julgue o próximo item. 

Quando a hipótese nula for tal que as médias da população sejam diferentes, a suposição de igual variância também implicará que o teste se relacione com a hipótese de que as médias são obtidas da mesma população. 
Alternativas
Q3112536 Estatística
A respeito da análise de variância, julgue o próximo item. 

Uma das possibilidades de delineamento em blocos é a análise de variância de duas classificações. 
Alternativas
Q3112535 Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.

A reta de regressão de y sobre x permite estimar x para determinados valores de y.
Alternativas
Q3112534 Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.

São verificadas a correlação e a regressão linear perfeitas quando todos os pontos amostrais encontram-se sobre uma reta. 
Alternativas
Q3112533 Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.

Formulada a equação de regressão, pode-se utilizá-la para estimar o valor da variável dependente, dado o valor da variável independente; entretanto, a estimação deve ser feita dentro do intervalo dos valores da variável independente originalmente amostrados. 
Alternativas
Q3112532 Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.

Em uma curva de regressão de x sobre y, são considerados os desvios verticais para verificação da melhor curva ajustadora. 
Alternativas
Q3112531 Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.

A equação de regressão fornece a base para determinar várias estimativas por ponto, ou seja, um intervalo de predição completo. 
Alternativas
Q3103941 Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito de ciência de dados e de modelagem de dados.
A regressão linear do aprendizado de máquina busca estabelecer uma relação entre as variáveis de entrada de um algoritmo.
Alternativas
Q3088071 Estatística
No estudo de um modelo de regressão linear simples, avalie se os principais problemas que podem ser detectados por intermédio da análise dos resíduos incluem, entre outros: 
I. Não-linearidade da relação entre as variáveis. II. Não normalidade dos erros. III. Variância não-constante dos erros (heterocedasticidade). IV. Correlação entre os erros. V. Presença de outliers ou observações atípicas.

Estão corretos os problemas
Alternativas
Q3088069 Estatística
Numa regressão múltipla y = Xβ + e, y é um vetor nx1, β é um vetor px1, e é um vetor nx1 e X é uma matriz nxp. Nesse caso, se X’ é a matriz transposta de X, então os estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros β serão dados pelas soluções de 
Alternativas
Q3088068 Estatística

Suponha que se deseje ajustar, pelo método dos mínimos quadrados, uma reta Y = a + bX a um conjunto de pares de observações (x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn).

Nesse caso, se Imagem associada para resolução da questão Imagem associada para resolução da questão são as médias amostrais dos x’s e dos y’s, a solução é dada por

Alternativas
Q3029120 Estatística
Duas instâncias A e B de um dataset de tweets são representadas, respectivamente, por intermédio dos vetores
xA = [2, −2, 0, 1,] e xB = [−4, 0, 2, −4].
Os valores da similaridade de cosseno e da distância de Manhattan entre essas duas instâncias são, respectivamente: 
Alternativas
Q3028906 Estatística
A aplicação apropriada da Análise de Variância depende do cumprimento de um conjunto de pressupostos. Os pressupostos relativos à exigência de que os erros tenham mesma variância e que sejam não correlacionados são, respectivamente, 
Alternativas
Q3028893 Estatística
Considere as seguintes afirmativas, referentes à Análise de Regressão:

I. A multicolinearidade ocorre quando duas variáveis do modelo, explicando o mesmo fato, contêm informações similares.
II. A autocorrelação serial nos resíduos é um dos pressupostos da Análise de Regressão e ocorre quando o efeito de uma dada variável X influencia as observações seguintes.
III. A homoscedasticidade indica que as variáveis de um modelo de regressão devem ter, obrigatoriamente, a mesma variância.
IV. As condições de normalidade dos resíduos são necessárias para a definição de intervalos de confiança e testes de significância.

Assinale a alternativa CORRETA
Alternativas
Q3022194 Estatística
        Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yjβ0 + β1xj j, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; j é o erro aleatório com média zero e variância δ2 ; e 1,…, 81 formam um conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.

        No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários representado por tem-se: 


Com base nessas informações, julgue o seguinte item.


Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Respostas
261: B
262: A
263: A
264: B
265: E
266: E
267: C
268: E
269: C
270: C
271: C
272: E
273: E
274: E
275: D
276: B
277: C
278: C
279: C
280: C