Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
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Julgue o item a seguir.
Julgue o item a seguir.
A análise de covariância multivariada, utilizando um modelo linear generalizado misto, é uma abordagem estatística robusta para avaliar a relação entre múltiplas variáveis dependentes e independentes, levando em consideração a estrutura de correlação entre as variáveis dependentes e a presença de efeitos aleatórios nos dados.
Considere o conjunto de dados e a informação a seguir:
Informação:
Deseja-se encontrar um modelo de regressão polinomial de 2ograu Y = α0 + α1 X + α2 X2 que melhor se encaixe nesse conjunto de dados.
Estimando-se pelo método dos mínimos quadrados, os valores deα0, α1 e α2 serão dados, respectivamente, por
I. A variável independente também pode ser chamada de regressora e/ou explicativa, sendo considerada a variável principal.
II. A regressão Linear tem a finalidade de avaliar o comportamento de uma variável em função da outra.
III. A variável dependente é aquela cujo valor é observado em função da variável principal (a variável independente).
De acordo com as afirmativas acima, quais estão corretas:
Ao se considerar um modelo linear de dados transformados para encontrar as constantes α e β do modelo de regressão não-linear y = αeβx que melhor se ajusta aos dados (x1, y1),...,(xn, yn), a soma dos quadrados dos resíduos que deve ser minimizada é dada por:
A respeito de um modelo de regressão logística para uma variável resposta Y considerando a função de ligação canônica
associada ao modelo Bernoulli, chamada de logit, é INCORRETO afirmar que:
Determinado Ministério Público Estadual coletou dados nas 53 comarcas do Estado com o intuito de estudar a relação entre
o tempo médio (Y), em dias, gasto na triagem inicial de denúncias de abuso recebidas pela comarca e duas variáveis
explicativas: o número de servidores lotados no setor responsável por avaliar as denúncias na comarca (X1); e o número de
municípios atendidos pela comarca (X2). Considere o ajuste do modelo de regressão linear múltipla Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + ɛi , onde i = 1,..., 53 e ɛ1,..., ɛ53 são erros independentes com ɛi⁓N(0, σ2) para todo i. Os seguintes resultados
foram obtidos pelo método de máxima verossimilhança: 
0 = 21, 5, 1 = – 2,8 e 2 = 3,5. Adicionalmente, tem-se que SQRegressão = 346,5 e SQResíduos = 185, 5. Com base nessas informações, é correto afirmar que:
Assinale-a.
Uma indústria contratou um engenheiro de qualidade para realizar um experimento completamente aleatorizado com o intuito de avaliar se o tipo de equipamento usado na fabricação de certo produto tinha influência no tempo total de fabricação.
Os resultados estão dispostos na tabela a seguir.
Para a realização desse experimento, o engenheiro elaborou um teste de hipótese.
Considerando que
o valor calculado da estatística do teste é
Sabe-se que os modelos estatísticos de regressão foram construídos com base em algumas suposições.
Dessa forma, assinale a opção que apresenta a suposição que se aplica aos modelos de regressão múltipla e não está presente nos modelos de regressão simples.
Se a estimativa obtida para o parâmetro Φ1 foi 0,8, a estimativa do parâmetro Φ0 foi:
O intervalo de 95% de confiança associado ao impacto de x sobre y é (considere apenas 3 casas decimais):
Assinale a opção que melhor descreve uma diferença chave entre um processo estocástico estacionário e um não estacionário.
A estatística de teste que deve ser usada para avaliar se há diferença significativa entre os tratamentos é:
Nesse modelo, entre as opções destacadas, deve haver a presença de:
Obs. O chapéu em
indica valor estimado e o traço em 
indica
a média. 
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