Questões de Concurso Sobre modelos lineares em estatística

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Q2496488 Estatística
Sobre os testes de independência, homogeneidade, aderência, bem como aqueles utilizados nos modelos de regressão linear, é correto afirmar que:
Alternativas
Q2496486 Estatística
No teste t de Student para médias de duas amostras, é suposição indispensável que as amostras possuam:
Alternativas
Q2462943 Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 


Considere que {(x1,y1),(x2,y2), ..., (xn,yn) } seja um conjunto de dados que pode ser modelado pelo modelo de regressão linear simples Y = β01X2 + ε, com ε∼N(0,σ²). Nesse caso, se Imagem associada para resolução da questão é o resíduo para os coeficientes estimados Imagem associada para resolução da questão  , então Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q2462942 Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 


Para o modelo de regressão linear simples Imagem associada para resolução da questão, em que Imagem associada para resolução da questão, é uma variável aleatória independente de Imagem associada para resolução da questão , então Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q2462940 Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 


A homoscedasticidade é condição necessária para que um modelo de regressão linear seja não viesado.

Alternativas
Q2459189 Estatística
O objetivo do estudo da correlação é determinar (mensurar) o grau de relacionamento entre duas variáveis.

Imagem associada para resolução da questão

De acordo com o gráfico, pode-se concluir que o coeficiente de correlação linear de Pearson é 
Alternativas
Q2450829 Estatística
Suponha que foram calculados a soma quadrática total (SQT), a soma quadrática explicada (SQE) e a soma quadrática dos resíduos (SQR) de uma regressão. 

A partir disso, o cálculo da medida que representa o coeficiente de determinação R2 é dado por: 
Alternativas
Q2450825 Estatística
Sejam (x1,y1), (x2,y2), ... (xn,yn), os dados da modelagem de uma regressão linear simples Yi=α+ βXi+€i obtida pelo método dos mínimos quadrados. 

É correto afirmar que: 
Alternativas
Q2450817 Estatística
Para testar a significância de um conjunto de parâmetros do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico: 
Alternativas
Q2450816 Estatística
Para testar a significância de um determinado coeficiente do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico: 
Alternativas
Q2450814 Estatística
Em um modelo de regressão linear múltipla Imagem associada para resolução da questão defina o resíduo Imagem associada para resolução da questão como a diferença entre o valor observado e o estimado. 

O valor esperado para o resíduo é:  
Alternativas
Q2450813 Estatística
São pressupostos do método dos mínimos quadrados ordinários no modelo de regressão linear simples, EXCETO: 
Alternativas
Q2450811 Estatística
Uma pesquisa realizada em motores de carros relacionou a cilindrada à sua potência, obtendo os resultados da tabela abaixo.  

Imagem associada para resolução da questão


O valor da potência (em cavalos) estimada para um carro de 1.6 litro de cilindrada, ao se utilizar um modelo de regressão linear simples pelo método dos mínimos quadrados ordinários, é: 
Alternativas
Q2447351 Estatística
Quando se adota que os erros do modelo de regressão linear multivariado seguem uma distribuição normal, após o ajuste do modelo, é preciso verificar tal suposição. A partir dos resíduos, o gráfico utilizado para essa verificação é o gráfico de
Alternativas
Q2447343 Estatística

Considere um modelo de regressão linear múltipla dado por ΥΧβε, em que Υ é um vetor de dimensão η x 1, X tem dimensão η x ρ, com as colunas lineamente independentes, β é desconhecido com dimensão ρ x 1 e o valor esperado de ε é igual a 0. A estimativa de mínimos quadrados para β é dada por

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Q2445342 Estatística
        A equação y = mx + b, com m = 2,09 e b = 0,257, foi obtida na calibração de um método para a determinação cromatográfica de isoctano em misturas de hidrocarbonetos. Nessa equação, o eixo x apresenta valores de concentração de isoctano, em porcentagem molar, e o eixo y, a área sob o pico cromatográfico, em uma unidade arbitrária.  

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o item subsecutivo, a respeito de fundamentos de estatística.


No método dos mínimos quadrados, os valores calculados de xi, yi, xi2 , yi2 , xiyi e seus respectivos somatórios devem ser arredondados para três algarismos significativos antes de se calcular os demais parâmetros da regressão linear.

Alternativas
Q2444330 Estatística
Imagem associada para resolução da questão
Considerando que a tabela precedente exibe uma amostra aleatória bivariada (x,y) de tamanho n = 6, na qual y representa uma variável dependente e x denota uma variável regressora, assinale a opção que apresenta uma curva de regressão (ŷ) ajustada para esse conjunto de dados mediante aplicação do método de mínimos quadrados ordinários. 
Alternativas
Q2391890 Estatística
        Mediante a aplicação do critério de mínimos quadrados ordinários, um analista deseja ajustar um modelo de regressão linear simples na forma y = a + bx + ε, com variância V, em que y representa a variável dependente, x é a variável regressora e ε denota um erro aleatório que segue distribuição normal com média zero. A partir de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 46, o analista obteve as estatísticas descritivas mostradas na tabela a seguir. 


A partir dessas informações, e sabendo que a correlação linear de Pearson entre as variáveis y e x é igual a 0,5, julgue os próximos itens.


50% da variação total de y é explicada por meio do modelo de regressão linear simples em questão.

Alternativas
Q2391889 Estatística
        Mediante a aplicação do critério de mínimos quadrados ordinários, um analista deseja ajustar um modelo de regressão linear simples na forma y = a + bx + ε, com variância V, em que y representa a variável dependente, x é a variável regressora e ε denota um erro aleatório que segue distribuição normal com média zero. A partir de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 46, o analista obteve as estatísticas descritivas mostradas na tabela a seguir. 


A partir dessas informações, e sabendo que a correlação linear de Pearson entre as variáveis y e x é igual a 0,5, julgue os próximos itens.


Estima-se que a variância V seja inferior a 15.

Alternativas
Q2387991 Estatística
Em uma reta de regressão linear simples entre duas variáveis X e Y, um coeficiente angular igual a zero indica que
Alternativas
Respostas
321: A
322: A
323: C
324: E
325: E
326: E
327: B
328: A
329: D
330: C
331: A
332: E
333: C
334: C
335: C
336: E
337: C
338: E
339: E
340: E