Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
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Considerando essas informações e sabendo que
= 0,01, julgue o item seguinte.
A covariância entre a variável resposta (y) e a variável
explicativa (x) é igual ou superior a 0,2.

Considerando essas informações e sabendo que
= 0,01, julgue
o item seguinte.

Considerando que a figura acima mostra as curvas de poder referentes a dois testes de hipóteses — A (linha contínua) e B (linha tracejada) — para a média populacional μ, julgue o item a seguir.
Os testes de hipóteses A e B são bilaterais, com H0 : μ = 25 e
H1 : μ ≠ 25.
Considerando que a figura acima mostra as curvas de poder referentes a dois testes de hipóteses — A (linha contínua) e B (linha tracejada) — para a média populacional μ, julgue o item a seguir.
Com respeito ao teste de hipóteses B, se μ = 27,5, então a
probabilidade de se rejeitar a hipótese nula será inferior a
0,75.
Considerando que a figura acima mostra as curvas de poder referentes a dois testes de hipóteses — A (linha contínua) e B (linha tracejada) — para a média populacional μ, julgue o item a seguir.
O teste de hipóteses A é uniformemente mais poderoso que o
teste de hipóteses B.

Suponha que o conjunto de dados mostrados no quadro acima seja uma realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 5 que foi retirada de uma população cuja função de densidade de probabilidade é dada por

na qual x ∈ ℝ, e θ > 0 e μ ∈ ℝ são parâmetros desconhecidos.
Com base nessas informações, julgue o item subsequente.
De acordo com o método dos mínimos quadrados ordinários,
a estimativa do parâmetro μ é igual a 10.
O coeficiente de determinação do modelo é igual ou superior a 0,9.
A soma de quadrados dos resíduos é igual ou inferior a 76.

Supondo que a > 0, a correlação linear de Pearson entre as variáveis x e y é superior a 0,90.

O quadrado da razão t do teste de hipóteses H0 : a = 0 versus H1 : a ≠ 0 é igual a 16.

O coeficiente de explicação ajustado (R2 ajustado) é igual a 0,90.

Se as médias amostrais das variáveis x e y forem iguais a zero, então o estimador de mínimos quadrados ordinários de b será igual a zero.

O desvio padrão amostral da variável resposta é igual a 3.

A estimativa de σ2 é igual a 1.
Considerando que
A variância de
é igual a 
Acerca de planejamento de pesquisa estatística, julgue o item que se segue.
A média do erro entre a média calculada e as observações
reais em um conjunto de dados é conhecida como variância.
• Y: variável contínua positiva que representa o desgaste de uma peça automotiva;
• X1: variável contínua positiva que representa o nível de lubrificação da peça;
• X2: variável qualitativa nominal que representa o nome do lubrificante utilizado (L10 ou L20); e,
• X3: variável contínua positiva que representa a temperatura máxima atingida pelo motor que contém a peça.
Considere o ajuste do modelo de regressão linear múltipla Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + εi, com i = 1,2, ..., n e εi ~ N(0,σ2). Alguns resultados do ajuste aplicando o método dos mínimos quadrados ordinários se resumem a seguir:
(Dados: erro padrão residual: 1,057 com 76 graus de liberdade; R2: 0,97.)
Sobre o ajuste do modelo de regressão linear múltipla a tais dados, analise as afirmativas a seguir.
I. O número de peças automotivas avaliadas nesse estudo é 81.
II. Em comparação com o lubrificante L10, o lubrificante L20 proporciona uma diminuição na média do desgaste das peças automotivas a um nível de significância de 5%.
III. Uma estimativa para σ é 1,057.
IV. 97% da variabilidade do desgaste das peças automotivas é explicada pelo modelo ajustado.
Está correto o que se afirma apenas em
(*Disponível em: https://www.abgconsultoria.com.br/blog/voce-sobreviveria-no-titanic-um-exemplo-de-regressao-logistica/.)
Sobre o ajuste do modelo de regressão logística, assinale a afirmativa correta.
