Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
Foram encontradas 858 questões
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações – Auditoria |
Q1878025
Estatística
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear simples na
forma Y = aX + b + ε, em que ε representa o erro aleatório com
média zero e desvio padrão σ, e a variável regressora X é binária.
A média amostral e o desvio padrão amostral da variável
explicativa Y foram, respectivamente, iguais a 10 e 4. Já para a
variável regressora X, encontra-se a distribuição de frequências
absolutas mostrada no quadro a seguir. Finalmente, sabe-se que a
correlação linear entre Y e X é igual a 0,9.
Com base nessas informações, com respeito à reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados ordinários, julgue o item subsequente.
O coeficiente de determinação do modelo é igual ou superior a 0,9.
O coeficiente de determinação do modelo é igual ou superior a 0,9.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações – Auditoria |
Q1878024
Estatística
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear simples na
forma Y = aX + b + ε, em que ε representa o erro aleatório com
média zero e desvio padrão σ, e a variável regressora X é binária.
A média amostral e o desvio padrão amostral da variável
explicativa Y foram, respectivamente, iguais a 10 e 4. Já para a
variável regressora X, encontra-se a distribuição de frequências
absolutas mostrada no quadro a seguir. Finalmente, sabe-se que a
correlação linear entre Y e X é igual a 0,9.
Com base nessas informações, com respeito à reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados ordinários, julgue o item subsequente.
A soma de quadrados dos resíduos é igual ou inferior a 76.
A soma de quadrados dos resíduos é igual ou inferior a 76.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876655
Estatística
Texto associado
A tabela de análise de variância a seguir se refere a um
modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, na
qual ∈ ~ N (0, σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base
em uma amostra aleatória simples de n pares de observações
independentes (x, y).
Com base nessas informações, julgue o item subsequente.
Supondo que a > 0, a correlação linear de Pearson entre as variáveis x e y é superior a 0,90.
Supondo que a > 0, a correlação linear de Pearson entre as variáveis x e y é superior a 0,90.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876654
Estatística
Texto associado
A tabela de análise de variância a seguir se refere a um
modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, na
qual ∈ ~ N (0, σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base
em uma amostra aleatória simples de n pares de observações
independentes (x, y).
Com base nessas informações, julgue o item subsequente.
O quadrado da razão t do teste de hipóteses H0 : a = 0 versus H1 : a ≠ 0 é igual a 16.
O quadrado da razão t do teste de hipóteses H0 : a = 0 versus H1 : a ≠ 0 é igual a 16.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876653
Estatística
Texto associado
A tabela de análise de variância a seguir se refere a um
modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, na
qual ∈ ~ N (0, σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base
em uma amostra aleatória simples de n pares de observações
independentes (x, y).
Com base nessas informações, julgue o item subsequente.
O coeficiente de explicação ajustado (R2 ajustado) é igual a 0,90.
O coeficiente de explicação ajustado (R2 ajustado) é igual a 0,90.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876652
Estatística
Texto associado
A tabela de análise de variância a seguir se refere a um
modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, na
qual ∈ ~ N (0, σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base
em uma amostra aleatória simples de n pares de observações
independentes (x, y).
Com base nessas informações, julgue o item subsequente.
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.
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.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876651
Estatística
Texto associado
A tabela de análise de variância a seguir se refere a um
modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, na
qual ∈ ~ N (0, σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base
em uma amostra aleatória simples de n pares de observações
independentes (x, y).
Com base nessas informações, julgue o item subsequente.
O desvio padrão amostral da variável resposta é igual a 3.
O desvio padrão amostral da variável resposta é igual a 3.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876650
Estatística
Texto associado
A tabela de análise de variância a seguir se refere a um
modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, na
qual ∈ ~ N (0, σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base
em uma amostra aleatória simples de n pares de observações
independentes (x, y).
Com base nessas informações, julgue o item subsequente.
A estimativa de σ2 é igual a 1.
A estimativa de σ2 é igual a 1.
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Pesquisa e Análise de Dados |
Q1876648
Estatística
Uma amostra aleatória simples X1, ..., Xn é retirada de uma população X uniforme e contínua no intervalo [a, a + 1], em que a ∈ ℝ é um parâmetro desconhecido.
Considerando que
seja a média amostral e que X(1) = min{X1, ..., Xn) e X(n) = max{X1, ..., Xn) denotem as estatísticas extremais, julgue o item que se segue.
A variância de
é igual a 
Considerando que
seja a média amostral e que X(1) = min{X1, ..., Xn) e X(n) = max{X1, ..., Xn) denotem as estatísticas extremais, julgue o item que se segue.
A variância de
é igual a
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MJSP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - MJSP - Técnico Especializado em Formação e Capacitação |
Q1873490
Estatística
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.
Ano: 2021
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
HEMOBRÁS
Prova:
Instituto Consulplan - 2021 - HEMOBRÁS - Analista Industrial de Hemoderivados e Biotecnologia - Controle da Qualidade 3 (Tarde) |
Q3264666
Estatística
Sobre o Controle Estatístico de Processo (CEP), uma ferramenta
da qualidade que pode ser definida como um método de prevenção e detecção de defeitos/problemas em processos avaliados, assinale a afirmativa INCORRETA.
Ano: 2021
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
HEMOBRÁS
Prova:
Instituto Consulplan - 2021 - HEMOBRÁS - Analista Industrial de Hemoderivados e Biotecnologia - Controle da Qualidade 3 (Tarde) |
Q3264659
Estatística
Considere que o objetivo de um certo estudo clínico é avaliar
os níveis de ácido fólico, medido em microgramas por litro, nas
células vermelhas de pacientes com bypass cardíaco de acordo
com quatro métodos diferentes de ventilação usados durante
a anestesia. Um total de 32 pacientes foi dividido em quatro
grupos independentes com tamanhos iguais, sendo um método
diverso de ventilação empregado dentro de cada grupo. O
quadro de análise de variância foi construído para testar a
hipótese de diferença das médias dos níveis desse ácido entre
os quatro grupos. Considerando que o valor da estatística F
calculada é 24 e que a soma de quadrados entre os grupos é
igual a 180, a soma de quadrados total é:
Ano: 2021
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
HEMOBRÁS
Prova:
Instituto Consulplan - 2021 - HEMOBRÁS - Analista Industrial de Hemoderivados e Biotecnologia - Controle da Qualidade 3 (Tarde) |
Q3264658
Estatística
Uma pesquisa foi conduzida para avaliar a associação entre uma variável resposta Y e três variáveis independentes (X1, X2 e
X3). Mais detalhes sobre essas variáveis podem ser obtidos a seguir; analise-os.
• 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
• 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
Ano: 2021
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
HEMOBRÁS
Prova:
Instituto Consulplan - 2021 - HEMOBRÁS - Analista Industrial de Hemoderivados e Biotecnologia - Controle da Qualidade 3 (Tarde) |
Q3264657
Estatística
A tragédia do Titanic, em 1912, é um dos desastres marítimos mais conhecidos da história. Para verificar as chances de sobrevivência
nesse desastre, foram coletadas informações* sobre 714 passageiros do navio (cerca de 32% do total). Um modelo de regressão
logística foi ajustado, considerando que a variável resposta é a sobrevivência (1) ou morte (0) do tripulante. Foram consideradas as
variáveis independentes: sexo (masculino ou feminino); classe em que o tripulante viajava (econômica, intermediária ou luxo); e,
idade (anos). O modelo ajustado considerando a função de ligação logit é detalhado no quadro a seguir:
(*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.
(*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.
Ano: 2021
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
HEMOBRÁS
Prova:
Instituto Consulplan - 2021 - HEMOBRÁS - Analista Industrial de Hemoderivados e Biotecnologia - Controle da Qualidade 3 (Tarde) |
Q3264647
Estatística
Uma pesquisadora está interessada em investigar se há associação entre a proporção X da população com esgotamento
sanitário (%) e a taxa de mortalidade infantil Y (por 1.000
nascidos vivos). Após coletar uma amostra de cidades, ela
estimou a seguinte reta de regressão linear simples: y = a – bx,
com a > 0 e b > 0. Considerando que o coeficiente de determinação do modelo ajustado é R2 = 0,81, a correlação linear
estimada entre as duas variáveis é:
Ano: 2021
Banca:
GUALIMP
Órgão:
Prefeitura de Guarapari - ES
Provas:
GUALIMP - 2021 - Prefeitura de Guarapari - ES - Fiscal de Defesa do Consumidor
|
GUALIMP - 2021 - Prefeitura de Guarapari - ES - Fiscal de Obras Privadas |
GUALIMP - 2021 - Prefeitura de Guarapari - ES - Fiscal de Postura e Serviços |
GUALIMP - 2021 - Prefeitura de Guarapari - ES - Fiscal do Meio Ambiente |
GUALIMP - 2021 - Prefeitura de Guarapari - ES - Fiscal de Vigilância Sanitária |
GUALIMP - 2021 - Prefeitura de Guarapari - ES - Operador de Equipamento Especial - Motorista C |
Q2420803
Estatística
Observe o sistema linear abaixo.
⎩⎪⎨⎪⎧x+y−z=12x+3y+mz=3x+my+3z=2
Estudando o sistema acima, podemos afirmar que:
Ano: 2021
Banca:
Fundação CETAP
Órgão:
SEPLAD-PA
Prova:
Fundação CETAP - 2021 - SEPLAD-PA - Técnico em Gestão Pública - Estatística |
Q2412503
Estatística
Com relação aos modelos de lineares generalizados de regressão, analise as afirmativas seguintes:
I- A média e a função da média são lineares;
II- Permite modelar todas as distribuições dentro da família exponencial;
III- y1,y2...,yn São observações independentes.
Marque a alternativa correta:
Ano: 2021
Banca:
IBFC
Órgão:
Prefeitura de São Gonçalo do Amarante - RN
Prova:
IBFC - 2021 - Prefeitura de São Gonçalo do Amarante - RN - Estatístico |
Q1885653
Estatística
O método dos mínimos quadrados de um
conjunto de dados (xi, yi), com uma reta como
função modelo (regressão linear), y = ax +b, é
construído a partir da função erro quadrático
E(a,b):
E(a,b) deve ser minimizada para os parâmetros a e b, permitindo que se obtenha duas equações lineares em termos dos parâmetros a e b.
Assinale a alternativa que apresenta a equação matricial cuja solução leva aos parâmetros a e b adequados.
E(a,b) deve ser minimizada para os parâmetros a e b, permitindo que se obtenha duas equações lineares em termos dos parâmetros a e b.
Assinale a alternativa que apresenta a equação matricial cuja solução leva aos parâmetros a e b adequados.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AL-CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - AL-CE - Analista Legislativo - Ciências Econômicas |
Q1870179
Estatística
Um modelo de regressão linear simples tem a forma y = ax + b + ∈, em que y denota a variável resposta, x é avariável regressora, a e b são os coeficientes do modelo, e ∈, representa um erro aleatório com média 0 e variância v. Com base em uma amostra aleatória simples de tamanho n = 51, pelo método dos mínimos quadrados ordinários, a estimativa da variância v foi igual 3. A variância amostral da variável y é 42.
Nesse modelo, o valor do coeficiente de determinação (R2) é igual a
Nesse modelo, o valor do coeficiente de determinação (R2) é igual a
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFAZ-AL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SEFAZ-AL - Auditor Fiscal de Finanças e Controle de Arrecadação da Fazenda Estadual |
Q1851821
Estatística
Texto associado
Acerca de regressão linear e regressão logística, julgue o item seguinte.
Considere a tabela subsequente, com duas colunas, X e Y,
que mostra dados de leitura de um experimento. X Y 2 3 4 7 6 5 8 9
Considere ainda, para os valores da tabela, que: • a soma dos valores da coluna X é Xsoma= 20; • a média dos valores da coluna X é Xmédia= 5; • a soma dos valores da coluna Y é Ysoma = 24; • a média dos valores da coluna Y é Ymédia = 6;
A partir dessas informações, é correto afirmar que a regressão linear para os dados em questão pode ser definida pela expressão Yi = 2,0 + 0,8·Xi.
Considere ainda, para os valores da tabela, que: • a soma dos valores da coluna X é Xsoma= 20; • a média dos valores da coluna X é Xmédia= 5; • a soma dos valores da coluna Y é Ysoma = 24; • a média dos valores da coluna Y é Ymédia = 6;
A partir dessas informações, é correto afirmar que a regressão linear para os dados em questão pode ser definida pela expressão Yi = 2,0 + 0,8·Xi.
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