Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
Foram encontradas 848 questões
Ano: 2023
Banca:
SELECON
Órgão:
IBGE
Prova:
SELECON - 2023 - IBGE - Supervisor de Pesquisas por Telefone - Suporte Gerencial |
Q2284742
Estatística
Considere uma empresa nacional com o total de 10000
funcionários, dos quais 1000 são a favor da implementação
de um projeto na empresa. Uma pesquisa é realizada e 500
funcionários são selecionados aleatoriamente. Seja X igual
ao número de funcionários favoráveis à implementação do
projeto na amostra, o valor esperado de X, denotado por E[X],
e a variância de X, denotada por Var[X], são, respectivamente,
iguais a:
Ano: 2023
Banca:
SELECON
Órgão:
IBGE
Prova:
SELECON - 2023 - IBGE - Supervisor de Pesquisas por Telefone - Suporte Gerencial |
Q2284737
Estatística
Observe a tabela a seguir:
Com base nos dados, é correto afirmar que a variância e o desvio padrão da amostra Xi, i = 1,2,3,4,5, com média
= 30,
respectivamente, é igual a:
Com base nos dados, é correto afirmar que a variância e o desvio padrão da amostra Xi, i = 1,2,3,4,5, com média
= 30,
respectivamente, é igual a:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-SE
Prova:
FGV - 2023 - TJ-SE - Analista Judiciário - Especialidade - Estatística |
Q2283356
Estatística
Em um modelo de regressão linear simples, se o coeficiente
angular é zero, conclui-se que:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-SE
Prova:
FGV - 2023 - TJ-SE - Analista Judiciário - Especialidade - Estatística |
Q2283355
Estatística
Sobre os assuntos referentes à modelagem estatística, é correto
afirmar que:
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277930
Estatística
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado sobre um
conjunto de pares (X1, Y1)... (X5, У5), com o objetivo de se
prever o valor da variável y, dado o valor de x.
Denotamos por
o valor predito de Yi, dado o valor de Xi, е denotamos por y a média dos valores de y1,..., У5.
Suponha que, após o ajuste do modelo, os seguintes indicadores de ajuste tenham sido obtidos:
Com base nestas informações, qual é o valor do coeficiente de determinação, R²?
Denotamos por
o valor predito de Yi, dado o valor de Xi, е denotamos por y a média dos valores de y1,..., У5. Suponha que, após o ajuste do modelo, os seguintes indicadores de ajuste tenham sido obtidos:
Com base nestas informações, qual é o valor do coeficiente de determinação, R²?
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Engenharia Mecânica |
Q2275885
Estatística
Um estudo estatístico foi realizado para testar a hipótese nula H0: µ ≤ 37 contra a hipótese alternativa H1: µ > 37, em que µ denota a média populacional. Nesse estudo, que foi efetuado mediante amostragem aleatória simples de tamanho n = 30, obteve-se uma média amostral igual a 38 e variância amostral igual a 750.
Com base nessa situação hipotética, e supondo que a população siga uma distribuição normal, julgue o seguinte item, sabendo que P ( T > 1,7) = 0,05, em que t segue uma distribuição t de Student com 29 graus de liberdade.
Se o nível de significância do teste for igual a 5%, então não haverá evidências estatísticas contra a hipótese nula, mesmo que a média amostral seja superior a 37.
Com base nessa situação hipotética, e supondo que a população siga uma distribuição normal, julgue o seguinte item, sabendo que P ( T > 1,7) = 0,05, em que t segue uma distribuição t de Student com 29 graus de liberdade.
Se o nível de significância do teste for igual a 5%, então não haverá evidências estatísticas contra a hipótese nula, mesmo que a média amostral seja superior a 37.
Q2272483
Estatística
Considere que em uma pesquisa eleitoral feita com 400 eleitores, a proporção de pessoas que
dizem votar no candidato A é de 35%. Foi construído um intervalo de confiança de 90% para a
proporção de pessoas que votam no candidato A, utilizando o método mais conservador, que é
aquele que utiliza a maior variância entre todas as proporções possíveis.
Dessa maneira, o comprimento do intervalo de confiança é dado por:
Dessa maneira, o comprimento do intervalo de confiança é dado por:
Q2272482
Estatística
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear múltipla, onde o nível de glicose (Y) do indivíduo foi
modelado de acordo com a idade em anos (X1), número de horas de atividade física por semana
(X2) e ingestão diária de calorias por semana em milhares (X3). Suponha que foi obtida a
seguinte equação de regressão fazendo o estimador de mínimos quadrados:
Y= 80 + 2 X1 -15 X2 + 20 X3
Considere também 4 indivíduos dessa amostra:
I) Idade de 50 anos, 6 horas de atividade física por semana e ingestão de 3 mil calorias.
II) Idade de 75 anos, 4 horas de atividade física por semana e ingestão de 2 mil calorias.
III) Idade de 40 anos, 2 horas de atividade física por semana e ingestão de 4 mil calorias.
IV) Idade de 30 anos, 8 horas de atividade física por semana e ingestão de 5 mil calorias.
De acordo com as informações acima, responda a questão.
De acordo com a equação de regressão, se mantiverem a mesma alimentação, qual indivíduo
precisará fazer mais horas de atividade física para que sua taxa de glicose fique dentro do
aceitável (100 ou menos)?
Q2272481
Estatística
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear múltipla, onde o nível de glicose (Y) do indivíduo foi
modelado de acordo com a idade em anos (X1), número de horas de atividade física por semana
(X2) e ingestão diária de calorias por semana em milhares (X3). Suponha que foi obtida a
seguinte equação de regressão fazendo o estimador de mínimos quadrados:
Y= 80 + 2 X1 -15 X2 + 20 X3
Considere também 4 indivíduos dessa amostra:
I) Idade de 50 anos, 6 horas de atividade física por semana e ingestão de 3 mil calorias.
II) Idade de 75 anos, 4 horas de atividade física por semana e ingestão de 2 mil calorias.
III) Idade de 40 anos, 2 horas de atividade física por semana e ingestão de 4 mil calorias.
IV) Idade de 30 anos, 8 horas de atividade física por semana e ingestão de 5 mil calorias.
De acordo com as informações acima, responda a questão.
De acordo com a equação de regressão, quais indivíduos têm o mesmo valor esperado de
glicose?
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
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