Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
Foram encontradas 858 questões
Q2272477
Estatística
Ao fazer o ajuste do modelo de regressão, foi obtida a seguinte reta apresentada na figura
abaixo:
De acordo com a figura, os valores estimados do Intercepto (alpha) e coeficiente angular (beta) são dados respectivamente por
De acordo com a figura, os valores estimados do Intercepto (alpha) e coeficiente angular (beta) são dados respectivamente por
Q2269434
Estatística
Um gerente de vendas está analisando a relação entre o investimento em publicidade em milhares de
reais (variável independente, X) e as vendas mensais em milhares de reais (variável dependente, Y) de
um determinado produto. Ele coleta dados de 20 meses e ajusta um modelo de regressão linear simples
para os dados. A partir desses dados foram calculados
Os valores de A, B e C na tabela definida acima são:
Os valores de A, B e C na tabela definida acima são:
Q2269433
Estatística
Um pesquisador está analisando a relação entre o número de horas de estudo e o desempenho em um
teste de matemática. Ele coletou dados de 10 alunos, registrando o número de horas de estudo (variável
independente, X) e a pontuação no teste (variável dependente, Y). Considere que:
Indique a reta de regressão linear simples ajustada em base aos estimadores de mínimos quadrados ordinários.
Indique a reta de regressão linear simples ajustada em base aos estimadores de mínimos quadrados ordinários.
Q2269421
Estatística
Suponha que um modelo de regressão múltipla
foi ajustado para prever o salário de um indivíduo
com base em sua idade, gênero e nível de educação. O modelo é dado por:
Salário = 20.000 + 500 * Idade + 5.000 * Gênero (masculino) - 10.000 * Ensino Médio - 5.000 * Graduação.
Neste modelo, a variável dependente é o salário do indivíduo. As variáveis independentes são a idade, o gênero e o nível de educação. A idade é uma variável contínua que representa a idade do indivíduo em anos. O gênero é uma variável dummy que tem valor 1 para indivíduos do sexo masculino e 0 para indivíduos do sexo feminino. O nível de educação é representado por duas variáveis dummy: Ensino Médio e Graduação. A variável dummy Ensino Médio tem valor 1 para indivíduos que completaram o ensino médio e 0 caso contrário. A variável dummy Graduação tem valor 1 para indivíduos que completaram a graduação e 0 caso contrário. A categoria de referência para o nível de educação é a pós-graduação, que não está incluída no modelo como uma variável dummy.
Com base nessas informações, assinale a afirmação verdadeira.
Salário = 20.000 + 500 * Idade + 5.000 * Gênero (masculino) - 10.000 * Ensino Médio - 5.000 * Graduação.
Neste modelo, a variável dependente é o salário do indivíduo. As variáveis independentes são a idade, o gênero e o nível de educação. A idade é uma variável contínua que representa a idade do indivíduo em anos. O gênero é uma variável dummy que tem valor 1 para indivíduos do sexo masculino e 0 para indivíduos do sexo feminino. O nível de educação é representado por duas variáveis dummy: Ensino Médio e Graduação. A variável dummy Ensino Médio tem valor 1 para indivíduos que completaram o ensino médio e 0 caso contrário. A variável dummy Graduação tem valor 1 para indivíduos que completaram a graduação e 0 caso contrário. A categoria de referência para o nível de educação é a pós-graduação, que não está incluída no modelo como uma variável dummy.
Com base nessas informações, assinale a afirmação verdadeira.
Q2269419
Estatística
Um pesquisador decide estudar a relação de uma
variável dependente Y e uma variável independente
X através de uma análise de regressão linear. Ele
observa uma amostra de tamanho 22 do par (X, Y),
e faz um gráfico de dispersão entre os pontos dessa
amostra, que é apresentado a seguir:
Com relação aos pares de pontos destacados com símbolo x e triângulo, pode-se afirmar:
Com relação aos pares de pontos destacados com símbolo x e triângulo, pode-se afirmar:
Q2269418
Estatística
Uma pesquisa foi realizada para analisar a
relação entre a quantidade de horas de estudo
semanal (variável independente) e o desempenho
acadêmico (variável dependente) dos estudantes
de uma universidade. Um modelo de regressão
linear simples foi ajustado para uma amostra de
tamanho 500, e os seguintes resultados foram
obtidos:
I - Coeficiente estimado para a variável horas de estudo (x): 0.75.
II - Erro padrão do coeficiente estimado para a variável horas de estudo: 0.05.
Com base nessas informações, selecione a alternativa correta com relação ao coeficiente estimado para a variável de estudo.
I - Coeficiente estimado para a variável horas de estudo (x): 0.75.
II - Erro padrão do coeficiente estimado para a variável horas de estudo: 0.05.
Com base nessas informações, selecione a alternativa correta com relação ao coeficiente estimado para a variável de estudo.
Q2269417
Estatística
Considere um modelo regressão linear simples da forma:
yi = b0 + b1 xi + ei , i = 1,..., n
em que yi
é a variável resposta relativa ao
i-ésimo indivíduo da amostra, xi
é a variável explicativa relativa ao i-ésimo indivíduo da amostra, ei
é o i-ésimo termo de erro, e b0
e b1
são os
coeficientes de regressão. Marque a opção que
apresenta um pressuposto que NÃO é necessário para assegurar que os coeficientes de regressão obtidos pelo método de mínimos quadrados
ordinários sejam os Melhores Estimadores Lineares Não Viesados.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
AL-MA
Prova:
FGV - 2023 - AL-MA - Técnico de Gestão Administrativa - Economista |
Q2246117
Estatística
Considere uma amostra x1, ..., xn e denote sx2 a variância dessa amostra.
Considere a amostra modificada y1, ..., yn = (x1+c, …, xn+c), sendo c uma constante diferente de zero e denote sy2 a variância dessa amostra modificada.
Considere outra amostra modificada z1, ..., zn = (kx1, …, kxn), sendo k uma constante diferente de zero e denote sz2 a variância dessa segunda amostra modificada.
Assim, sy e sz valem, respectivamente,
Considere a amostra modificada y1, ..., yn = (x1+c, …, xn+c), sendo c uma constante diferente de zero e denote sy2 a variância dessa amostra modificada.
Considere outra amostra modificada z1, ..., zn = (kx1, …, kxn), sendo k uma constante diferente de zero e denote sz2 a variância dessa segunda amostra modificada.
Assim, sy e sz valem, respectivamente,
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239573
Estatística
Considerando que a intensidade da correlação entre duas
variáveis, X e Y, seja dada pelo coeficiente de correlação linear
de Pearson, também denominado r de Pearson, julgue os itens a
seguir.
I Em uma correlação positiva, observa-se uma relação inequívoca de causa e efeito entre as variáveis X e Y.
II Se r = 0, então existe uma correlação espúria entre as variáveis X e Y.
III Quanto maior for o valor de r, menor será a diferença entre os valores estimados pelo modelo matemático e os valores reais obtidos pelo experimento.
Assinale a opção correta.
I Em uma correlação positiva, observa-se uma relação inequívoca de causa e efeito entre as variáveis X e Y.
II Se r = 0, então existe uma correlação espúria entre as variáveis X e Y.
III Quanto maior for o valor de r, menor será a diferença entre os valores estimados pelo modelo matemático e os valores reais obtidos pelo experimento.
Assinale a opção correta.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239572
Estatística
No ajuste de uma reta de regressão linear simples pelo
método dos mínimos quadrados de uma variável Y em uma
variável X, o coeficiente de determinação observado foi igual a
0,0625.
Nesse caso hipotético, o módulo do coeficiente de correlação amostral entre X e Y é igual a
Nesse caso hipotético, o módulo do coeficiente de correlação amostral entre X e Y é igual a
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239567
Estatística
Considerados os dados apresentados no texto 6A3-I, é correto
afirmar que a correlação linear entre a variável regressora e a
variável dependente Y é
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239566
Estatística
A partir dos dados apresentados no texto 6A3-I, é correto
afirmar que o coeficiente de determinação R2
referente à reta
de regressão linear simples da variável Y sobre a variável X é
igual a
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239565
Estatística
Uma pesquisa médica investigou a relação entre a idade
de um paciente, em anos, e o tempo, em segundos, que ele levava
para reagir a certo estímulo. A partir dos dados observados,
obteve-se a equação Y = 80,5 + 0,9X, em que X corresponde à
idade do paciente e Y corresponde ao tempo de reação do
paciente, como modelo de regressão linear simples ajustado.
Com base nessa situação hipotética e sabendo que as estimativas
dos coeficientes do referido modelo foram obtidas pelo método
dos mínimos quadrados ordinários, julgue os itens seguintes.
I A correlação linear entre as variáveis X e Y é positiva.
II Estima-se que, a cada aumento de 1 ano na idade do paciente, o tempo de reação esperado aumenta em 0,9 segundo.
III Caso um paciente de 30 anos de idade apresente tempo de resposta de 100 segundos, o valor absoluto da diferença entre o valor efetivo e o valor previsto é de 7,5 segundos.
Assinale a opção correta.
I A correlação linear entre as variáveis X e Y é positiva.
II Estima-se que, a cada aumento de 1 ano na idade do paciente, o tempo de reação esperado aumenta em 0,9 segundo.
III Caso um paciente de 30 anos de idade apresente tempo de resposta de 100 segundos, o valor absoluto da diferença entre o valor efetivo e o valor previsto é de 7,5 segundos.
Assinale a opção correta.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228747
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
A estimativa da variância do erro aleatório ∈ é igual ou
inferior a 2.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228746
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
As variáveis x e y possuem o mesmo desvio padrão
amostral.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228745
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as
variáveis x e y é igual ou superior a 0,85.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228744
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
A média amostral da variável é igual a 3.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228743
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Com base na análise de variância (ANOVA), é correto afirmar que o valor da estatística F de Snedecor para testar a hipótese nula H0 : a = 0 contra a hipótese alternativa H1 : a ≠ 0 é igual a 8,1.
Q2199652
Estatística
Um engenheiro eletricista realizou um estudo para
investigar a relação entre a diferença de potencial (Y),
medida em volts, entre dois pontos de um resistor e a
corrente elétrica (X), medida em ampère, que passa por ele.
O estudo envolveu a coleta de cinco amostras. A partir dos
dados coletados, foram obtidas as seguintes estatísticas: ΣXk = 15,5; ΣYk = 31; ΣXkYk = 112,5; ΣXk 2
= 56,25;
e ΣYk 2
= 225. Com o objetivo de analisar essa relação, o
engenheiro utilizou um modelo de regressão linear simples
na forma Y = a + bX + ε , em que ε representa o erro
aleatório, com média 0 e desvio-padrão σ.
Com base nessa situação hipotética, assinale a alternativa que apresenta as estimativas dos mínimos quadrados ordinários para os coeficientes a, em ohm (volts por ampère), e b, em volts, do modelo de regressão linear simples.
Com base nessa situação hipotética, assinale a alternativa que apresenta as estimativas dos mínimos quadrados ordinários para os coeficientes a, em ohm (volts por ampère), e b, em volts, do modelo de regressão linear simples.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
SEFAZ-MT
Prova:
FGV - 2023 - SEFAZ- MT - Fiscal de Tributos Estaduais (FTE) - Tarde |
Q2181814
Estatística
Em modelos de regressão linear, afirma-se que há heterocedasticidade quando
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