Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
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Uma forma de calcular esse efeito é usar um banco de dados dos trabalhadores em painel balanceado e especificar a seguinte equação a ser estimada para homens e mulheres, separadamente:
In Wit = Xitβ + Tditδ + εit
Nessa equação, In Wit é o logaritmo neperiano do salário-hora do trabalhador i no tempo t, Xit é uma matriz de variáveis explicativas observadas determinantes do salário, Td é o tempo dedicado aos afazeres domésticos. β é o vetor de parâmetros associados a X e d o parâmetro associado a Td, ambos a serem estimados pelo modelo. εit é o termo de erro aleatório não observado.
Existem várias formas de estimar esse efeito, e, sobre elas, conclui-se o seguinte:
y(0) ≅ 1,2, y(1) ≅ 1,4, y(2) ≅ 1,8, y(3) ≅ 2,0.
Usando mínimos quadrados, o cientista obtém a função afim y = at+b que melhor aproxima suas medidas.
Usando essa função, que valor de y ele prevê para t=4?
yt = β0 + β1 xt + et ,
em que et é o erro. No entanto, observou-se que as variáveis yt e xt não eram estacionárias e não eram cointegradas.
A estratégia a ser empregada para se tentar resolver esse problema é
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Abordagens baseadas em regras para a incerteza adicionam
um fator de confusão a cada regra para acomodar a incerteza
dos eventos.
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Os modelos de regressão resistente são alternativas em que
os estimadores são baseados em medianas.
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Os modelos de regressão polinomial envolvem funções
polinomiais de variável explicativa.
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Nos modelos de inferência baseada em regressão linear
simples, os erros são correlacionados e sua média é superior
a zero.
Supondo que a covariância entre duas variáveis Y e W seja igual a 60 e que o desvio padrão de W seja igual a 5, julgue o próximo item.
O coeficiente angular da reta de regressão linear simples da variável resposta Y sobre a variável regressora W - considerando que o intercepto não seja nulo - é igual a 2,4.
Supondo que a covariância entre duas variáveis Y e W seja igual a 60 e que o desvio padrão de W seja igual a 5, julgue o próximo item.
Se o coeficiente de determinação do modelo de regressão
linear simples da variável W sobre a variável Y for igual a
0,9, e se o intercepto do modelo não for nulo, então a
correlação linear de Pearson entre essas variáveis será
inferior a 0,9.
De acordo com os dados fornecidos e as propriedades do modelo de regressão linear, assinale a afirmativa INCORRETA.
Fonte: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/19308/19308_5.PDF
Fonte: https://www.tibco.com/pt-br/reference-center/what-is -analysis-of-variance-anova
Fonte: https://www.monolitonimbus.com.br/transformacao-box-cox/
Fonte: https://cesad.ufs.br/ORBI/public/uploadCatalago/09222 427022012Bioestatistica_Aula_10.pdf
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.
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.
Observação: Para as questões que assim necessitarem, há tabelas estatísticas disponibilizadas no final deste caderno.
Para responder às questões de números 57 e 58, considere o texto a seguir.
Suponha que uma análise de regressão com dados das variáveis x e y indicou correlação linear entre elas, obtendo-se para coeficientes os seguintes valores: 0,78 para o coeficiente de determinação, – 0,28 para o coeficiente de inclinação e 52,10 para o coeficiente linear (ou de interceptação).
Entre as alternativas seguintes, o valor mais próximo do coeficiente de correlação entre as variáveis é:
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