Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
Foram encontradas 852 questões
Ano: 2024
Banca:
Fundação CETREDE
Órgão:
Prefeitura de Caucaia - CE
Prova:
Fundação CETREDE - 2024 - Prefeitura de Caucaia - CE - Estatísitco |
Q2459189
Estatística
O objetivo do estudo da correlação é determinar
(mensurar) o grau de relacionamento entre duas variáveis.
De acordo com o gráfico, pode-se concluir que o coeficiente de correlação linear de Pearson é
De acordo com o gráfico, pode-se concluir que o coeficiente de correlação linear de Pearson é
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-AP
Prova:
FGV - 2024 - TJ-AP - Analista Judiciário - Apoio Especializado - Estatístico |
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:
A partir disso, o cálculo da medida que representa o coeficiente de determinação R2 é dado por:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-AP
Prova:
FGV - 2024 - TJ-AP - Analista Judiciário - Apoio Especializado - Estatístico |
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:
É correto afirmar que:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-AP
Prova:
FGV - 2024 - TJ-AP - Analista Judiciário - Apoio Especializado - Estatístico |
Q2450817
Estatística
Para testar a significância de um conjunto de parâmetros do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-AP
Prova:
FGV - 2024 - TJ-AP - Analista Judiciário - Apoio Especializado - Estatístico |
Q2450816
Estatística
Para testar a significância de um determinado coeficiente do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-AP
Prova:
FGV - 2024 - TJ-AP - Analista Judiciário - Apoio Especializado - Estatístico |
Q2450814
Estatística
Em um modelo de regressão linear múltipla 
defina o resíduo 
como a diferença entre o valor observado e o estimado.
O valor esperado para o resíduo é:
defina o resíduo como a diferença entre o valor observado e o estimado. O valor esperado para o resíduo é:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-AP
Prova:
FGV - 2024 - TJ-AP - Analista Judiciário - Apoio Especializado - Estatístico |
Q2450813
Estatística
São pressupostos do método dos mínimos quadrados ordinários no modelo de regressão linear simples, EXCETO:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-AP
Prova:
FGV - 2024 - TJ-AP - Analista Judiciário - Apoio Especializado - Estatístico |
Q2450811
Estatística
Uma pesquisa realizada em motores de carros relacionou a cilindrada à sua potência, obtendo os resultados da tabela abaixo.
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:
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:
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Estatístico |
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
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Estatístico |
Q2447343
Estatística
Considere um modelo de regressão linear múltipla dado por Υ = Χβ + ε, 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
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - Petrobras - Técnico Júnior - Ênfase: Química de Petróleo |
Q2445342
Estatística
Texto associado
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.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FINEP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - FINEP - Analista - Crédito, Finanças e Orçamento |
Q2444330
Estatística
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.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANAC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANAC - Especialista em Regulação de Aviação Civil - Área 3 |
Q2391890
Estatística
Texto associado
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.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANAC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANAC - Especialista em Regulação de Aviação Civil - Área 3 |
Q2391889
Estatística
Texto associado
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.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ITAIPU BINACIONAL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ITAIPU BINACIONAL - Profissional de Nível Universitário Júnior - Função: Biólogo |
Q2387991
Estatística
Em uma reta de regressão linear simples entre duas variáveis X e
Y, um coeficiente angular igual a zero indica que
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |
Q2384726
Estatística
Considere um estudo sobre o impacto de um programa de treinamento de habilidades técnicas em dois grupos de trabalhadores (Grupo P e Grupo Q), em relação à sua renda ao longo do tempo. Para isso, os pesquisadores estimam a seguinte equação:
onde
• Yit é a renda do indivíduo i no período de tempo t;
• Treinamentoit é uma variável binária que indica se o indivíduo i recebeu ou não o treinamento no período t (0 para não e 1 para sim);
• GrupoQi é uma variável binária que indica se o indivíduo i pertence ao Grupo Q (0 para Grupo P e 1 para Grupo Q);
• ϵit é o termo de erro.
Antes do treinamento, a renda média para o Grupo P era R$ 1.000,00 e para o Grupo Q era R$ 1.050,00. Após o treinamento, a renda média para o Grupo P foi para R$ 1.050,00 e para o Grupo Q foi para R$ 1.150,00.
Qual é a estimativa de β3, em reais, nesse cenário, considerando-se que todos os coeficientes da equação foram estatisticamente significativos?
onde
• Yit é a renda do indivíduo i no período de tempo t;
• Treinamentoit é uma variável binária que indica se o indivíduo i recebeu ou não o treinamento no período t (0 para não e 1 para sim);
• GrupoQi é uma variável binária que indica se o indivíduo i pertence ao Grupo Q (0 para Grupo P e 1 para Grupo Q);
• ϵit é o termo de erro.
Antes do treinamento, a renda média para o Grupo P era R$ 1.000,00 e para o Grupo Q era R$ 1.050,00. Após o treinamento, a renda média para o Grupo P foi para R$ 1.050,00 e para o Grupo Q foi para R$ 1.150,00.
Qual é a estimativa de β3, em reais, nesse cenário, considerando-se que todos os coeficientes da equação foram estatisticamente significativos?
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |
Q2384722
Estatística
Considere um estudo de evento que analisa o impacto do lançamento de um produto nas ações de uma empresa, ao longo de um período de 11 dias, onde o dia 0 representa o dia do lançamento. Uma regressão foi realizada para entender o efeito do evento sobre o retorno das ações, utilizando um modelo que incluiu variáveis de tempo, um indicador de evento e uma interação entre tempo e evento. Os resultados da regressão foram os seguintes:
RetornoAções (Tempo, Evento) = 0,02 - 0,003Tempo + 0,05Evento - 0,01Tempo x Evento + ε ,
onde
• RetornoAções representa o retorno das ações da empresa;
• Tempo é o período de tempo em dias codificados de -5 a 5;
• Evento é uma variável indicadora que vale 1 se Tempo> 0 e 0 caso contrário;
• ε é o termo de erro.
Supondo-se que todos os coeficientes da equação acima sejam estatisticamente significativos individual e conjuntamente a 5%, verifica-se que o
RetornoAções (Tempo, Evento) = 0,02 - 0,003Tempo + 0,05Evento - 0,01Tempo x Evento + ε ,
onde
• RetornoAções representa o retorno das ações da empresa;
• Tempo é o período de tempo em dias codificados de -5 a 5;
• Evento é uma variável indicadora que vale 1 se Tempo> 0 e 0 caso contrário;
• ε é o termo de erro.
Supondo-se que todos os coeficientes da equação acima sejam estatisticamente significativos individual e conjuntamente a 5%, verifica-se que o
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |
Q2384632
Estatística
Em um artigo intitulado “Há Fundamentalidade nos modelos de VAR fiscal típicos para o Brasil?”, do Ipea, os autores discutem como uma classe de modelos muito utilizada em pesquisa empírica macroeconômica pode, em alguns casos, apresentar vieses em seus estimadores.
Diz-se que um estimador é viesado quando seu valor esperado difere do valor do parâmetro populacional, sendo estimado. A respeito das formas de se corrigir um estimador viesado, considere as afirmações abaixo.
I - É possível reduzir o viés de um estimador aumentando-se o tamanho da amostra.
II - Se U é um estimador de um parâmetro populacional θ com valor esperado E(U) = k θ, então V = U/k é um estimador não viesado de θ.
III - Se U é um estimador de um parâmetro populacional θ com viés ω, então W = U – ω é um estimador não viesado de θ, sendo que W será consistente se, e somente se, U for consistente.
Está correto o que se afirma em
Diz-se que um estimador é viesado quando seu valor esperado difere do valor do parâmetro populacional, sendo estimado. A respeito das formas de se corrigir um estimador viesado, considere as afirmações abaixo.
I - É possível reduzir o viés de um estimador aumentando-se o tamanho da amostra.
II - Se U é um estimador de um parâmetro populacional θ com valor esperado E(U) = k θ, então V = U/k é um estimador não viesado de θ.
III - Se U é um estimador de um parâmetro populacional θ com viés ω, então W = U – ω é um estimador não viesado de θ, sendo que W será consistente se, e somente se, U for consistente.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |
Q2384626
Estatística
Usando a base de dados de indivíduos pertencentes ao Sistema de Saúde, um pesquisador desenvolveu um modelo logístico para prever a chance de um indivíduo ter ou não ter uma determinada doença em função do tempo de prática de esporte. O modelo ajustado pelo pesquisador apresentou o seguinte resultado:
Considerando-se que exp(-0,45) ≈ 0,65, com base no resultado obtido, a que conclusão chegou o pesquisador?
Considerando-se que exp(-0,45) ≈ 0,65, com base no resultado obtido, a que conclusão chegou o pesquisador?
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |
Q2383270
Estatística
Ao criar um índice para um corpus de notícias políticas,
um pesquisador decidiu usar o modelo vetorial com a medida TF-IDF.
Descobriu, porém, que essa medida pode ser calculada de várias formas, com a característica comum de calcular o peso de cada termo a partir da ideia de que esse termo
Descobriu, porém, que essa medida pode ser calculada de várias formas, com a característica comum de calcular o peso de cada termo a partir da ideia de que esse termo
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