A natureza do problema estudado pode sugerir um padrão de comportamento na variância do erro relacionado a alguma variável explicativa, porém existem alguns métodos formais de análise dos resíduos para detecção da condição de heterocedasticidade. Assinale a alternativa que se refere ao teste descrito abaixo:
Está embasado no quadrado dos resíduos, porém, em vez de realizar uma regressão contra as variáveis explicativas e suas combinações, o teste realiza uma regressão dos quadrados dos resíduos contra os quadrados dos valores estimados de Y.

Fonte: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/19308/19308_5.PDF

"O R² procura quantificar a proporção da variação da variável Y que é explicada pelo modelo de regressão. Quanto mais próximo de ______ estiver R² , melhor a qualidade de ajuste do modelo de regressão aos dados."

Assinale a alternativa CORRETA que preenche a lacuna acima.

Em uma amostra de n pares (x, y) das variáveis aleatórias Y e X, se for usado o método de mínimos quadrados com Y sendo a variável dependente, tem-se o modelo de regressão linear ajustado:
ŷ = 10 + 0,4x
Sabendo que a correlação linear de Pearson entre as variáveis é 0,80, analise as afirmativas a seguir.
I. VAR(ŷ) = 0,64 ⋅ VAR(y), onde VAR(ŷ) = variância dos valores preditos pelo modelo ajustado e VAR(y) = variância dos valores observados da variável dependente.
II. Se ajustar o modelo de regressão x = b₀ + b₁ ·y, com x sendo agora a variável dependente, o coeficiente angular obtido nesse modelo seria b₁ = 1,6.
Assinale a alternativa correta.

Qual é o objetivo da análise de regressão?  

Entre as alternativas seguintes, o valor mais próximo do coeficiente de correlação entre as variáveis é:

Com relação à equação da reta de regressão, podemos usá-la para diversas estimativas. Se o fizermos para x = 60, obteremos o correspondente y. Dos valores a seguir, o que mais se aproxima de y é:

O gráfico a seguir é o diagrama de dispersão obtido com uma amostra de trabalhadores de certa região para estudar a possível correlação entre o tempo médio de escolaridade e a renda média anual.

GRÁFICO 2

Tempo médio escolaridade X Renda média anual

Admitindo uma correlação linear entre as variáveis e considerando os coeficientes r de correlação e b de inclinação da reta de regressão associada, é correto afirmar que:

Os testes estatísticos podem ser divididos em dois grandes grupos, conforme fundamentam ou não os seus cálculos na premissa de que a distribuição de frequências dos erros amostrais é normal, as variâncias são homogêneas, os efeitos dos fatores de variação são aditivos e os erros independentes. Se tudo isso ocorrer, é muito provável que a amostra seja aceitavelmente simétrica, terá com certeza apenas um ponto máximo, centrado no intervalo de classe onde está a média da distribuição, e o seu histograma de frequências terá um contorno que seguirá aproximadamente o desenho em forma de sino da curva normal. O cumprimento desses requisitos condiciona, pois, a primeira escolha do pesquisador, uma vez que, se forem preenchidos, ele poderá utilizar a estatística paramétrica, cujos testes são, em geral, mais poderosos do que os da nãoparamétrica, e, consequentemente, devem ter a preferência do investigador, quando o seu emprego for permitido. Sobre o tema apresentado, indique a afirmativa correta.  

Considere D₁ uma variável dummy cujo valor é 1, se o mês for do primeiro semestre, e 0, se for do segundo semestre; já D₂ é o contrário, um, se o mês for do segundo semestre, e zero, se for do primeiro. Y representa a receita mensal.
De acordo com essas informações, assinale a alternativa correta.

Considere a regressão simples ln y = α + βln x + ε, onde y é o preço medido em reais, e x é o peso medido em quilogramas, sendo que ln é o logaritmo natural (na base e). Se alterarmos as unidades de x de quilogramas para toneladas, o valor de beta ficará 

Considere uma regressão y = α + βx + ε que tem R2 (coeficiente de determinação) igual a A.  A seguir, é acrescentada uma variável irrelevante z, de modo que a regressão y = α + βx + γz + ε tenha R2 igual a B.

É correto afirmar que

De acordo com Gujarati (2000), considere o seguinte modelo linear Y_i =β₀ +β₁ X_1i+β₂ X_2i+…+β_k Xβ_ki+ε_i para assinalar a alternativa CORRETA quanto à violação das hipóteses básicas do modelo de regressão linear.

Seja o método de mínimos quadrados ordinários (MQO) para o modelo de regressão linear múltipla: Y_i = β₀ + β₁X_1i+ β₂ X_2i+ ε_i.

É CORRETO afirmar, tomando Gujarati (2000), que:

A relação entre variáveis aleatórias é frequentemente avaliada e estudada em estatística por meio de medições ou cálculos de correlação e técnicas de regressão.

Considere que está sendo avaliada por um estudante apenas a relação entre duas variáveis X e Y, de modo que um conjunto de pares ordenados (X; Y) são observados. A partir desses pares (X; Y), um diagrama de dispersão é obtido por meio da localização de pontos associados a cada par ordenado em um sistema de coordenadas retangulares. Em seguida, o estudante analisa esses pontos e chega a algumas conclusões.

Sabendo que R é o coeficiente de correlação linear entre X e Y, assinale a alternativa que apresenta uma conclusão coerente do estudante, conforme a sua análise e a ciência estatística.

Um eletricista, responsável pela manutenção elétrica, vai montar n resistores em um circuito em série. Supondo que a resistência de cada resistor tenha a seguinte função: densidade de probabilidade: fR​(r)=λe−λ(r−α), r ≥α, estabeleça a função geradora de momentos de R.

Foi feito um estudo entre a relação do tempo sobre a população de certa espécie de bactérias e obtiveram os seguintes resultados: x=17,5; y​=2,9947; ∑​(x−x)(y−y​)=−16,199 e ∑​(x−x)2=857,5. Partindo dos resultados, encontre o modelo de regressão linear do tempo sobre a população de certa espécie de bactérias:

Com relação ao modelo de regressão linear (y = a + βx), analise as afirmativas seguintes:

I- o coeficiente β mede a inclinação da reta de regressão;

II- o coeficiente a mede o valor de y quando x é igual a zero;

III- x é a variável independente (ou variável preditora), a ser usada para explicar o comportamento de y que é a variável dependente (ou variável resposta).

Marque a alternativa correta.

Considere um modelo de regressão linear simples, cuja reta de regressão estimada é dada por  = 0 + 0. Podemos calcular algumas quantidades para avaliar a qualidade do ajuste da equação de regressão estimada a um conjunto de dados observados, dentre elas: a soma dos quadrados dos resíduos, SQRes =  , a soma dos quadrados da regressão, SQReg =  , a soma dos quadrados total, SQTot =  , e o coeficiente de determinação r² , cuja fórmula, utilizando as notações anteriormente definidas, é dada por

Considere um problema de regressão linear múltipla, commodelo dado por Y = Xβ + ε. Analisando a matriz X′X,observou-se que: o valor do determinante é próximo de zero,um ou mais autovalores assumem valores pequenos, e apresença de elementos fora da diagonal principal comvalores próximos de -1 ou de 1. Tais observações indicam apresença de  

Durante a verificação das suposições do modelo de regressão linear, os resíduos externamente studentizados (do inglês externally studentized residual) (t_ἰ ) são apresentados graficamente com os valores preditos  na figura a seguir.




Fonte: MONTGOMERY, Douglas C.; PECK, Elizabeth A.; VINING, G. Geoffrey. Introduction to linear regression analysis. John Wiley & Sons, 2012.

Qual violação das suposições do modelo linear pode ser verificada na figura?