Questões de Estatística - Modelos lineares para Concurso - Página 40

Q89838

Ano: 2011 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRE-ES Prova: CESPE / CEBRASPE - 2011 - TRE-ES - Analista - Estatística - Específicos |

Q89838 Estatística

Texto associado

Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Certo

Errado

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Q568928

Ano: 2010 Banca: FGV Órgão: FIOCRUZ Prova: FGV - 2010 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde - Estatística |

Q568928 Estatística

Qual dos modelos abaixo não é um Modelo Linear Generalizado:

A

modelo de regressão simples

B

modelo de regressão logística

C

modelo de regressão de poisson

D

modelo de regressão Gama

E

modelo de regressão Weibull

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Q568926

Ano: 2010 Banca: FGV Órgão: FIOCRUZ Prova: FGV - 2010 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde - Estatística |

Q568926 Estatística

Assinale a alternativa que indique o modelo de regressão para análise de sobrevida cuja distribuição corresponda a uma função de risco com envelhecimento acelerado e riscos proporcionais.

A

Normal

B

Gama

C

Lognormal

D

Weibull

E

Logística

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Q543495

Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: IBGE Prova: CESGRANRIO - 2010 - IBGE - Analista de Planejamento - Geoprocessamento |

Q543495 Estatística

O diagrama de espalhamento de Moran permite analisar a dependência e a variabilidade espaciais. É construído com base em valores normalizados (valores de atributos subtraídos de sua média e divididos pelo desvio padrão). Trata-se de um gráfico bidimensional de z (valores normalizados) por wz (média dos vizinhos), que é dividido em quatro quadrantes.

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Analisando-se os quadrantes, conclui-se que

A

a observação da estrutura espacial não é evidente nas escalas de análise-vizinhança e tendência, haja vista a oposição entre Q3 e Q4

B

Q1 (valores positivos, médias positivas) e Q2 (valores negativos, médias negativas) indicam pontos de associação espacial negativa, no sentido de que uma localização possui vizinhos com valores distintos.

C

Q3 (valores positivos, médias negativas) e Q4 (valores negativos, médias positivas) indicam pontos de associação espacial positiva, no sentido de que uma localização possui vizinhos com valores semelhantes.

D

os pontos localizados nos quadrantes Q3 e Q4 podem ser vistos como regiões que seguem o mesmo processo de dependência espacial das demais observações.

E

Q1 , Q2, Q3 e Q4 poderiam corresponder, respectivamente, às categorias Alto-Alto, Baixo-Baixo, Alto-Baixo e Baixo-Alto, caso fosse elaborado um mapa temático bidimensional do espalhamento do índice de Moran.

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Q537262

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Banco da Amazônia Prova: CESPE - 2010 - Banco da Amazônia - Técnico Científico - Estatística |

Q537262 Estatística

Texto associado

Deseja-se estudar a relação entre a quantidade de chuvas (em mm) e a produção de soja em um determinado município. Para isso, utilizou-se a técnica de regressão linear simples, sendo sua matriz de análise de variância (ANOVA) apresentada abaixo.

A partir da tabela acima, julgue o seguinte item, com base nos conceitos de inferência estatística.

Dadas as hipóteses H0: µ = 8 e H1: µ ≠ 8, e sabendo-se que foi utilizada uma amostra de tamanho 25, que a variável em estudo X segue uma distribuição normal com média µ e variância 4 e que, para α = 0,05, Φ(-1,96) = 0,05 então o valor crítico para esse teste é aproximadamente 7,216.

Certo

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Q537261

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Banco da Amazônia Prova: CESPE - 2010 - Banco da Amazônia - Técnico Científico - Estatística |

Q537261 Estatística

Texto associado

Deseja-se estudar a relação entre a quantidade de chuvas (em mm) e a produção de soja em um determinado município. Para isso, utilizou-se a técnica de regressão linear simples, sendo sua matriz de análise de variância (ANOVA) apresentada abaixo.

A partir da tabela acima, julgue o seguinte item, com base nos conceitos de inferência estatística.

O coeficiente de determinação é aproximadamente 0,59.

Certo

Errado

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Q537260

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Banco da Amazônia Prova: CESPE - 2010 - Banco da Amazônia - Técnico Científico - Estatística |

Q537260 Estatística

Texto associado

Deseja-se estudar a relação entre a quantidade de chuvas (em mm) e a produção de soja em um determinado município. Para isso, utilizou-se a técnica de regressão linear simples, sendo sua matriz de análise de variância (ANOVA) apresentada abaixo.

A partir da tabela acima, julgue o seguinte item, com base nos conceitos de inferência estatística.

Foram utilizados 19 dados para a estimação do modelo de regressão linear.

Certo

Errado

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Q335411

Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: IBGE Prova: CESGRANRIO - 2010 - IBGE - Tecnologista em Informações Geográficas - Estatística |

Q335411 Estatística

Texto associado

A descrição abaixo se refere às questões de nos 59 e 60.
Em um estudo de observação, em uma indústria de semicondutores, foram coletadas 25 observações das variáveis, a resistência à tração (uma medida de força requerida para romper a cola), o comprimento do fio e a altura do molde. Suponha que um modelo de regressão linear múltipla foi definido para relacionar a resistência à tração ao comprimento do fio e à altura do molde. Logo:

Y= β₀+β₁x₁+β₂x₂+ε
Os resultados obtidos foram:

Considere a tabela ANOVA (incompleta) a seguir.

Imagem 078.jpg

Os valores de P, Q, R, S, T e U são, respectivamente,

A

P - 22
Q - 25
R - 5.885,9
S- 104,9
T - 1124,3
U - 20,04

B

P - 23
Q - 25
R - 5.885,9
S - 104,9
T - 1175,14
U - 20,94

C

P - 22
Q - 24
R - 5.885,9
S - 104,9
T - 1124,3
U - 20,04

D

P - 21
Q - 24
R - 5.885,9
S - 52,45
T - 1072,95
U - 9,56

E

P - 22
Q - 25
R - 2.942,95
S - 104,9
T - 562,02
U - 20,03

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Q335407

Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: IBGE Prova: CESGRANRIO - 2010 - IBGE - Tecnologista em Informações Geográficas - Estatística |

Q335407 Estatística

Dentre os itens abaixo, identifique as premissas básicas para o modelo de regressão.
I - Linearidade do fenômeno medido
II - Variância não constante dos termos de erro (heterocedasticidade)
III - Normalidade dos erros
IV - Erros correlacionados
V - Presença de colinearidade

São premissas APENAS os itens

A

I e III.

B

II e III.

C

I, III e IV.

D

I, III e V.

E

I, II, III e V.

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Q335397

Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: IBGE Prova: CESGRANRIO - 2010 - IBGE - Tecnologista em Informações Geográficas - Estatística |

Q335397 Estatística

As principais motivações para usar estimadores de razão e regressão são:

A

estimação sem vício de totais e médias e calibração.

B

estimação de razões populacionais e de parâmetros de modelos de regressão.

C

simplicidade de implementação e estimação sem vício das variâncias.

D

calibração e ausência de um cadastro das unidades populacionais.

E

calibração e ganho de eficiência estatística na estimação de totais e médias.

Q335388

Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: IBGE Prova: CESGRANRIO - 2010 - IBGE - Tecnologista em Informações Geográficas - Estatística |

Q335388 Estatística

A tabela a seguir apresenta dados sobre faixas de pessoal ocupado por setor de atividade econômica de 100 empresas nacionais.

Imagem 044.jpg

Usando o teste qui-quadrado para testar as hipóteses H₀ : a faixa de pessoal ocupado independe do setor de atividade. H₁ : a faixa de pessoal ocupado depende do setor de atividade. a decisão sobre H₀ , nos níveis de 1%, 5% e 10% de significância, é

A

α = 1% - não rejeitar
α = 5% - não rejeitar
α = 10% - não rejeitar

B

α = 1% - não rejeitar
α = 5% - não rejeitar
α = 10% - rejeitar

C

α = 1% - não rejeitar
α = 5% - rejeitar
α = 10% - rejeitar

D

α = 1% - rejeitar
α = 5% - rejeitar
α = 10% - não rejeitar

E

α = 1% - rejeitar
α = 5% - rejeitar
α = 10% - rejeitar

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Q187998

Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: Petrobras Prova: CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Economista |

Q187998 Estatística

Suponha que todas as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear sejam obedecidas, inclusive a normalidade dos erros. Neste caso, os estimadores dos parâmetros, pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, têm várias propriedades, entre as quais NÃO se encontra a

A

não tendenciosidade.

B

linearidade.

C

consistência.

D

máxima verossimilhança.

E

mínima variância entre os estimadores lineares.

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Q184858

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ABIN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2010 - ABIN - Oficial Técnico de Inteligência - Área de Criptoanálise – Estatística |

Q184858 Estatística

Texto associado

A aplicação f é injetora e não é sobrejetora.

Certo

Errado

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Q106624

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: INMETRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2010 - INMETRO - Analista - Estatística |

Q106624 Estatística

Considere o modelo de efeitos mistos Y_ijk = μ+ α_i + β_j + ε_ijk , em que μseja uma constante,αi represente o efeito fixo sujeito à condição ∑α_i = 0 e os efeitos aleatórios β_j,j = 1,2,...,n sejam independentes e identicamente distribuídos com N(0, σ²), σ² > 0. Nessa situação, as covariâncias entre as respostas para os diferentes níveis dos fatores serão

A

cov(Y_ijk; Y_i'jk) = 0, cov(Y_ijk; Y_ij'k) ≠ 0, cov(Y_ijk; Y_ijk') = 0, i ≠ i', j ≠ j', k ≠ k'.

B

cov(Y_ijk; Y_i'jk) ≠ 0, cov(Y_ijk; Y_ij'k) ≠ 0, cov(Y_ijk; Y_ijk') ≠ 0, i ≠ i', j ≠ j', k ≠ k'

C

cov(Y_ijk; Y_i'jk) = 0, cov(Yijk; Yij'k) = 0, cov(Y_ijk; Y_ijk') = 0, i ≠ i', j ≠ j', k ≠ k'

D

cov(Y_ijk; Y_i'jk) ≠ 0, cov(Y_ijk; Y_ij'k) = 0, cov(Y_ijk; Y_ijk') = 0, i ≠ i', j ≠ j', k ≠ k'.

E

cov(Y_ijk; Y_i'jk) ≠ 0, cov(Y_ijk; Y_ij'k) = 0, cov(Y_ijk; Y_ijk') ≠ 0, i ≠ i', j ≠ j', k ≠ k'.

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Q106623

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: INMETRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2010 - INMETRO - Analista - Estatística |

Q106623 Estatística

Em um planejamento balanceado, a soma de quadrados totais (SQT) pode ser decomposta por meio de SQT = SQTr + SQR, em que SQTr é a soma de quadrados do tratamento e SQR é a soma de quadrados dos resíduos. O modelo é ajustado com base em dois fatores (A e B) e na interação AB; a soma de quadrados do tratamento pode ser decomposta nas somas de quadrados para cada um desses fatores, isto é, SQTr = SQ_A +SQ_B +SQ_AB. Em virtude da situação apresentada, em um planejamento com blocos incompletos é correto afirmar que

A

A SQT = SQTr + SQR e SQTr = SQ_A + SQ_B são, ambas, relações válidas, caso não haja interação.

B

SQT = SQTr + SQR e SQTr = SQ_A + SQ_B + SQ_AB são, ambas, relações válidas.

C

SQT = SQTr + SQR e SQTr = SQ_A + SQ_B + SQ_AB são, ambas, relações não válidas.

D

SQT = SQTr + SQR é uma relação válida, mas não é válida a relação SQTr = SQ_A + SQ_B + SQ_AB.

E

SQTr = SQ_A + SQ_B+ SQ_AB é uma relação válida, mas não é válida a relação SQT = SQTr + SQR.

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Q106621

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: INMETRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2010 - INMETRO - Analista - Estatística |

Q106621 Estatística

Texto associado

A tabela acima apresenta parte da análise de variância associada a experimento fatorial com 2 níveis e com interação entre os fatores, representada por A:B. Nesse caso, o valor da estatística F associada à interação entre os dois fatores é igual a

A

0,57.

B

0,75.

C

0,80.

D

1,00.

E

5,00.

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Q106601

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: INMETRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2010 - INMETRO - Analista - Estatística |

Q106601 Estatística

Na avaliação de imóveis, o corretor levantou os dados constantes na tabela seguinte, referentes a três apartamentos localizados na periferia de uma cidade.
Imagem 062.jpg

Com respeito ao método de mínimos quadrados ordinários, assinale a opção que apresenta corretamente as equações normais para um ajuste na forma Imagem 063.jpg

, a partir das informações apresentadas na tabela.

A

1.200 = 5b₀ + 12b₁ + 9b₂

2 1.680 = 3b₀+ 7b₁ + 5b₂

700 = 7b₀ + 17b₁ + 12b₂

B

700 = 5b₀ + 9b₁+ 17b₂

1.680 = 7b₀ + 12b₁ + 7b₂

1.200 = 3b₀ + 5b₁ + 12b₂

C

C 700 = 3b₀ + 7b₁ + 5b₂

1.680 = 7b₀ + 17b₁ + 12b₂

1.200 = 5b₀ + 12b₁ + 9b₂

D

1.200 = 3b₀ + 7b₁ + 5b₂

1.680 = 5b₀ + 12b₁ + 9b₂

700 = 7b₀ + 17b₁+ 12b₂

E

1.680 = 3b₀ + 7b₁ + 5b₂

1.200 = 7b₀ + 17b₁+ 12b2

700 = 5b₀ + 12b₁ + 9b₂

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Q106600

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: INMETRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2010 - INMETRO - Analista - Estatística |

Q106600 Estatística

Multicolinearidade refere-se à correlação entre as variáveis explicativas de um modelo de regressão. Acerca desse assunto, assinale a opção correta.

A

Singularidade refere-se ao caso em que duas ou mais variáveis explicativas são, de fato, variáveis independentes.

B

Havendo multicolinearidade entre as variáveis explicativas de um modelo, o poder preditivo de determinada variável explicativa tende a aumentar na medida em que essa variável esteja linearmente associada às demais variáveis explicativas do modelo.

C

A multicolinearidade resulta em partes menores de variância compartilhada e níveis mais altos de variância única, da qual os efeitos das variáveis independentes individuais podem ser determinados.

D

Considere os modelos ajustados via método de mínimos quadrados ordinários

,em que x₁ e x₂ são variáveis explicativas e y representa a variável dependente. Nessa situação, é correto afirmar que se a correlação linear entre x₁ e x₂ for nula, então β₁ = β₂

E

Considere que x₁ e x₂ são variáveis explicativas com correlação nula e que y representa a variável dependente. Considere, ainda, que a correlação linear entre x₁ e y seja igual a 0,6 e que a correlação linear entre x₂ e y seja igual a 0,5. Nessa situação, é correto afirmar que o modelo ajustado na forma

possui coeficiente de determinação (R²) superior a 50%

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Q66508

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MS Prova: CESPE - 2010 - MS - Estatístico |

Q66508 Estatística

a parábola dos mínimos quadrados tem os parâmetros Imagem 052.jpg

Certo

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Q66506

Ano: 2010 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MS Prova: CESPE - 2010 - MS - Estatístico |

Q66506 Estatística

No caso específico em que a = 0, as equações normais são expressas por

Imagem 048.jpg

Certo

Errado

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Questões de Concurso Sobre modelos lineares em estatística

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