Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
Foram encontradas 848 questões
Q2073921
Estatística
Dado o quadro de ANOVA a seguir:
Assinale a alternativa que indica o valor mais próximo do Fcalculado.
Assinale a alternativa que indica o valor mais próximo do Fcalculado.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
CGE-SC
Prova:
FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Economia - Tarde (Conhecimentos Específicos) |
Q2067267
Estatística
Considere o modelo de regressão estimado:
Wi = 0,5 + 0,1*Ei + 0,2*Di + ui,
em que wi é o logaritmo neperiano do salário, Ei é o logaritmo neperiano dos anos de estudo e Di é uma variável binária igual a 1 se homem e a 0 se mulher.
Considere que todas as estimativas são estatisticamente significativas a 1%.
A partir das estimativas acima, é possível concluir que, em média,
Wi = 0,5 + 0,1*Ei + 0,2*Di + ui,
em que wi é o logaritmo neperiano do salário, Ei é o logaritmo neperiano dos anos de estudo e Di é uma variável binária igual a 1 se homem e a 0 se mulher.
Considere que todas as estimativas são estatisticamente significativas a 1%.
A partir das estimativas acima, é possível concluir que, em média,
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
CGE-SC
Prova:
FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Economia - Tarde (Conhecimentos Específicos) |
Q2067265
Estatística
Considere o modelo de regressão:
Y = XB + u,
sendo Y um vetor nx1, X uma matriz nxk, B um vetor kx1 e u um vetor nx1. Y é a variável dependente, X representa um conjunto de regressores, B os parâmetros populacionais do modelo e u o termo aleatório.
As hipóteses a seguir são necessárias para que o estimador de MQO de B seja não viesado, à exceção de uma. Assinale-a.
Y = XB + u,
sendo Y um vetor nx1, X uma matriz nxk, B um vetor kx1 e u um vetor nx1. Y é a variável dependente, X representa um conjunto de regressores, B os parâmetros populacionais do modelo e u o termo aleatório.
As hipóteses a seguir são necessárias para que o estimador de MQO de B seja não viesado, à exceção de uma. Assinale-a.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
CGE-SC
Prova:
FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Economia - Tarde (Conhecimentos Específicos) |
Q2067263
Estatística
Considere o modelo de regressão linear simples:
yi = a + bxi + ui,
em que y é a variável dependente, x é a variável explicativa, a é ointercepto, b é o coeficiente de inclinação e u, o termo aleatóriodo modelo.
A partir de uma amostra aleatória, obtém-se as seguintesinformações:
Assim, os estimadores dos parâmetros α e b que minimizam asoma dos quadrados dos resíduos são, respectivamente, iguais a
Q4084630
Estatística
Preencha corretamente as lacunas do texto a seguir
quanto aos conceitos básicos e melhoramento genético animal.
A __________ é uma medida de dispersão. Também é considerada uma medida de __________ que ocorre em uma população em relação a uma característica qualquer. Já a ____________ é o termo estatístico que expressa o quanto se pode esperar na ___________ de uma variável por mudança unitária da outra variável.
A sequência que preenche corretamente as lacunas do texto é
A __________ é uma medida de dispersão. Também é considerada uma medida de __________ que ocorre em uma população em relação a uma característica qualquer. Já a ____________ é o termo estatístico que expressa o quanto se pode esperar na ___________ de uma variável por mudança unitária da outra variável.
A sequência que preenche corretamente as lacunas do texto é
Ano: 2022
Banca:
FURB
Órgão:
SAMAE de Blumenau - SC
Prova:
FURB - 2022 - SAMAE de Blumenau - SC - Agente de Logística |
Q4067012
Estatística
Todo estudo de estoques está baseado em previsões de
consumo de materiais. No processo de previsão,
devemos considerar as duas categorias de informações
a serem utilizadas, quantitativas e qualitativas.
Conhecendo a evolução da demanda, pode ser
elaborada sua previsão futura, a partir de alguns
métodos.
É um processo de ajuste que tende a aproximar-se dos valores existentes, diminuindo as distâncias entre cada consumo realizado. É um método que se baseia na equação da Reta para calcular a previsão do próximo período e, portanto, permite uma tendência bem realista do que poderá ocorrer.
Após análise, assinale a alternativa que se refere ao método caracterizado acima:
É um processo de ajuste que tende a aproximar-se dos valores existentes, diminuindo as distâncias entre cada consumo realizado. É um método que se baseia na equação da Reta para calcular a previsão do próximo período e, portanto, permite uma tendência bem realista do que poderá ocorrer.
Após análise, assinale a alternativa que se refere ao método caracterizado acima:
Ano: 2022
Banca:
IF-SP
Órgão:
IF-SP
Prova:
IF-SP - 2022 - IF-SP - Analista de Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |
Q3976942
Estatística
Os métodos de regressão linear são utilizados para se buscar soluções por polinômios ou métodos
iterativos que possibilitem estimar os valores de f(x), considerando-se um certo x de entrada. Uma das soluções é pelo Método dos Mínimos quadrados, que consiste em escolher os α de tal forma que a soma dos
quadrados dos desvios seja mínima, ou seja, de acordo com o critério dos quadrados mínimos, os coeficientes αk, que fazem com que φ(x) se aproxime ao máximo de f(x) descrito por
Assinale a alternativa em que se tem valor mais aproximado do cálculo pelo método dos mínimos quadrados, considerando α = 2,1831, x = 0,32 e o f(x) = x2. Repare que os dados dessa análise podem ser visualizados no gráfico a seguir.
Assinale a alternativa em que se tem valor mais aproximado do cálculo pelo método dos mínimos quadrados, considerando α = 2,1831, x = 0,32 e o f(x) = x2. Repare que os dados dessa análise podem ser visualizados no gráfico a seguir.
Fonte: IFSP, 2022.
Ano: 2022
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
SUSEPE-RS
Prova:
FUNDATEC - 2022 - SUSEPE-RS - Técnico Superior Penitenciário - Estatística |
Q3958871
Estatística
Um experimento foi conduzido para determinar se o peso dos filhos de um casal pode
ser determinado a partir do peso, altura e idade dos pais bem como o gênero do filho (masculino e
feminino). Dados de 200 famílias foram coletados, nos quais apenas filhos com idades entre 19 e 21
anos, de ambos os sexos, foram considerados. Na tabela abaixo, apresenta-se alguns modelos de
regressão considerados para o problema, juntos com o R2 ajustado de cada modelo e o p-valor do
teste F de significância do modelo, utlizando-se a notação mnemônica Pp, Ap, Ip para o peso, altura e
idade do pai, respectivamente, e Pm, Am e Im para o peso, altura e idade da mãe, respectivamente e
por G a variável indicadora do gênero do filho, assumindo valor 0 quando o gênero for masculino e 1
se feminino.
Com as informações dadas sobre os modelos, analise as seguintes assertivas e assinale a alternativa correta.
I. O modelo menos adequado dentre os três apresentados é o modelo 1, pois tem p-valor elevado no teste de significância e R2 ajustado baixo, comparado com os outros.
II. Como os p-valores dos modelos 2 e 3 são pequenos e iguais, ambos explicam a mesma quantidade da variabilidade na resposta.
III. O modelo mais adequado dentre os três apresentados é o 2, pois o modelo apresenta p-valor baixo, indicando a significância do modelo, e ainda apresenta o maior R2 ajustado, o que indica que, dentre os modelos considerados, ele é o que melhor explica a variabilidade na resposta.
Com as informações dadas sobre os modelos, analise as seguintes assertivas e assinale a alternativa correta.
I. O modelo menos adequado dentre os três apresentados é o modelo 1, pois tem p-valor elevado no teste de significância e R2 ajustado baixo, comparado com os outros.
II. Como os p-valores dos modelos 2 e 3 são pequenos e iguais, ambos explicam a mesma quantidade da variabilidade na resposta.
III. O modelo mais adequado dentre os três apresentados é o 2, pois o modelo apresenta p-valor baixo, indicando a significância do modelo, e ainda apresenta o maior R2 ajustado, o que indica que, dentre os modelos considerados, ele é o que melhor explica a variabilidade na resposta.
Ano: 2022
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
SUSEPE-RS
Prova:
FUNDATEC - 2022 - SUSEPE-RS - Técnico Superior Penitenciário - Estatística |
Q3958868
Estatística
Considere o seguinte modelo de regressão múltipla:
E que ele foi ajustado usando uma amostra de tamanho 50 de (Y, X1, X2, X3), resultando na reta ajustada:
Com desvios padrões
. Analise as seguintes assertivas e assinale V, se verdadeiras, ou F, se falsas.
( ) Um intervalo de confiança para β0, ao nível de 95%, é [20,952; 29,048].
( ) Mantendo-se as variáveis x1 e x3 fixos, o aumento de uma unidade no valor de x2 se traduz em um aumento na resposta de 1,6 unidades, em média.
( ) O coeficiente β1 não é significante ao nível de 95%.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
E que ele foi ajustado usando uma amostra de tamanho 50 de (Y, X1, X2, X3), resultando na reta ajustada:
Com desvios padrões
. Analise as seguintes assertivas e assinale V, se verdadeiras, ou F, se falsas. ( ) Um intervalo de confiança para β0, ao nível de 95%, é [20,952; 29,048].
( ) Mantendo-se as variáveis x1 e x3 fixos, o aumento de uma unidade no valor de x2 se traduz em um aumento na resposta de 1,6 unidades, em média.
( ) O coeficiente β1 não é significante ao nível de 95%.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Ano: 2022
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
SUSEPE-RS
Prova:
FUNDATEC - 2022 - SUSEPE-RS - Técnico Superior Penitenciário - Estatística |
Q3958866
Estatística
Preocupada com o bem-estar de seus funcionários, uma empresa está interessada
no tempo gasto (Y) e a distância percorrida (X) por seus funcionários ao se deslocar de casa para o
trabalho. As informações de 50 funcionários escolhidos aleatoriamente foram coletadas, resultando
em médias 
horas e desvios padrões Sx = 0,2 km e Sy = 0,08 horas . A correlação
amostral entre X e Y na amostra foi 0,6. Nesse caso, a reta de regressão de Y em X tem intercepto e
inclinação, respectivamente, de:
horas e desvios padrões Sx = 0,2 km e Sy = 0,08 horas . A correlação
amostral entre X e Y na amostra foi 0,6. Nesse caso, a reta de regressão de Y em X tem intercepto e
inclinação, respectivamente, de:
Q3728779
Estatística
Considere Y = custos de um projeto, X = duração, em dias, do projeto. Para uma amostra com 102 observações, obteve-se:
O modelo de regressão linear simples ajustado e o custo estimado para 7 dias do projeto são:
Q3728776
Estatística
A tabela de análise de variância para um modelo de regressão linear simples, y = β0 + β1X + ε, para uma amostra de 50
observações é:
As estimativas dos parâmetros e suas respectivas estatística para o teste cujos parâmetros são nulos são: β 0 = 0; t = 0 e β 1 = 10; t = 15,5.
Os valores de a, b, c e d, respectivamente, são, aproximadamente:
As estimativas dos parâmetros e suas respectivas estatística para o teste cujos parâmetros são nulos são: β 0 = 0; t = 0 e β 1 = 10; t = 15,5.
Os valores de a, b, c e d, respectivamente, são, aproximadamente:
Q3728775
Estatística
Seja o modelo Yi = aXi + εi , com E[εi ] = 0, Var εi = ???? 2KXi e cov(εi , εj) = 0, i ≠ j para i = 1,2, … , n., qual o estimador de mínimos quadrados para o parâmetro α e sua respectiva variância?
Q3728774
Estatística
Foi realizada uma pesquisa a respeito dos salários de estagiários da empresa F. Para estudar os salários, foi usado o tempo
de experiência e o sexo de cada estagiário. O modelo ajustado foi:
Y = 1,971 + 0,0719X + 0,009Z + 0,0266ZX,
onde Y:salário (em mil reais); X: tempo de experiência(em anos), e
Qual o aumento esperado no salário, a cada ano de experiência, para as mulheres? Qual o salário esperado para um indivíduo sem experiência para ambos os sexos?
Y = 1,971 + 0,0719X + 0,009Z + 0,0266ZX,
onde Y:salário (em mil reais); X: tempo de experiência(em anos), e
Qual o aumento esperado no salário, a cada ano de experiência, para as mulheres? Qual o salário esperado para um indivíduo sem experiência para ambos os sexos?
Q3728773
Estatística
Qual dos modelos descritos abaixo é intrinsecamente não linear?
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
PC-PB
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - PC-PB - Agente de Investigação |
Q2339669
Estatística
Para as variáveis Y e X , em que Y denota a variável resposta e X representa a variável regressora, a correlação linear de Pearson
entre Y e X é 0,8, o desvio padrão amostral de Y é 2, e o desvio
padrão amostral de X é 4. Nesse caso, a estimativa de mínimos
quadrados ordinários do coeficiente angular da reta de regressão
linear simples é igual a
Ano: 2022
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Manaus - AM
Prova:
FGV - 2022 - Prefeitura de Manaus - AM - Estatístico |
Q2217349
Estatística
No ajuste de uma regressão linear, verificou-se um coeficiente de
correlação igual a - 0,75.
O coeficiente de determinação é então igual a
Ano: 2022
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Manaus - AM
Prova:
FGV - 2022 - Prefeitura de Manaus - AM - Economista |
Q2191054
Estatística
Suponha que um pesquisador estime uma regressão linear e
encontre a equação
y = 200 + 100*x – 1*x2 ,
em que y é o salário (em reais) e x é a idade do indivíduo
descontados 14 anos (consideram-se apenas pessoas com 14
anos ou mais de idade).
Assinale a opção que apresenta a idade a partir da qual o
acréscimo de salário para cada ano a mais de vida passa ser
negativo.
Ano: 2022
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 5ª Região (BA)
Prova:
FCC - 2022 - TRT - 5ª Região (BA) - Analista Judiciário - Estatística |
Q2114273
Estatística
Texto associado
Para responder às questões de números 44 e 45, considere um modelo de regressão linear simples da forma yi = β0 + β1xi
+ ei
atendendo todos os pressupostos necessários para sua validade. β0 e β1 são parâmetros desconhecidos a serem
estimados pelo método dos mínimos quadrados e ei
corresponde ao erro aleatório com distribuição N(0,σ2).
Foi obtida uma amostra de 100 observações (xi, yi) com médias amostrais x 60 e y = 15. O valor estimado de β1 foi 0,80. A
equação da reta estimada nessas condições é
Ano: 2022
Banca:
FUMARC
Órgão:
TRT - 3ª Região (MG)
Prova:
FUMARC - 2022 - TRT - 3ª Região (MG) - Analista Judiciário - Estatística |
Q2017322
Estatística
As equações de regressão podem ser úteis para predição do valor de uma variável,
dado algum valor particular da outra variável. Ao fazermos tais predições, devemos
considerar:
I. Usar a equação de regressão para predições, mesmo que o gráfico da reta de regressão no diagrama de dispersão não indicar que a reta de regressão se ajusta aos dados de maneira razoavelmente boa. II. Usar a equação de regressão para predições apenas se o coeficiente de correlação linear r indicar que há uma correlação linear entre as duas variáveis. III. Usar a equação de regressão para predições apenas se os dados não forem muito além do alcance dos dados amostrais disponíveis.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:
I. Usar a equação de regressão para predições, mesmo que o gráfico da reta de regressão no diagrama de dispersão não indicar que a reta de regressão se ajusta aos dados de maneira razoavelmente boa. II. Usar a equação de regressão para predições apenas se o coeficiente de correlação linear r indicar que há uma correlação linear entre as duas variáveis. III. Usar a equação de regressão para predições apenas se os dados não forem muito além do alcance dos dados amostrais disponíveis.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:
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