Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
Foram encontradas 848 questões
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Agente de Polícia Federal
|
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Escrivão de Polícia Federal |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Papiloscopista |
Q3530258
Estatística
Em uma perícia sobre contratos licitatórios, foi analisada a
diferença D entre os valores licitados (VL) e os valores
efetivamente pagos (VP) para certo tipo de prestação de serviço.
Para essa finalidade, selecionou-se uma amostra aleatória simples
de 36 contratos, assumindo-se que a população seja descrita por
uma distribuição normal. Os resultados mostram que, para a
variável D = VL − VP, a média amostral foi R$ 5 mil e o desvio
padrão amostral, R$ 3 mil. Além disso, a regressão linear simples
da variável VL sobre VP, obtida pelo método de mínimos
quadrados ordinários, foi VL = 0,5 + 1,1 × VP.
Com base nos dados apresentados na situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis VL e VP foi igual a 1,1.
Com base nos dados apresentados na situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis VL e VP foi igual a 1,1.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 1: Contábil-Financeira |
Q3530161
Estatística
Em um modelo de regressão linear simples, foi observado que y = 2+ 2x + ∈, em que y representa a variável dependente, cujo desvio padrão amostral é igual a 6, e x denota a variável regressora, cuja média e desvio padrão amostrais são, respectivamente, iguais a 5 e 2,4. O termo ∈ representa o erro aleatório com média zero e variância 4.
A partir das informações apresentadas na situação hipotética precedente, considerando que esse modelo foi obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o seguinte item.
A média amostral de y é igual a 10.
A partir das informações apresentadas na situação hipotética precedente, considerando que esse modelo foi obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o seguinte item.
A média amostral de y é igual a 10.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 1: Contábil-Financeira |
Q3530160
Estatística
Em um modelo de regressão linear simples, foi observado que y = 2+ 2x + ∈, em que y representa a variável dependente, cujo desvio padrão amostral é igual a 6, e x denota a variável regressora, cuja média e desvio padrão amostrais são, respectivamente, iguais a 5 e 2,4. O termo ∈ representa o erro aleatório com média zero e variância 4.
A partir das informações apresentadas na situação hipotética precedente, considerando que esse modelo foi obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o seguinte item.
A correlação linear de Pearson entre as variáveis x e y é igual a 0,8.
A partir das informações apresentadas na situação hipotética precedente, considerando que esse modelo foi obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o seguinte item.
A correlação linear de Pearson entre as variáveis x e y é igual a 0,8.
Q3509626
Estatística
Uma equipe de cientistas de dados desenvolve um modelo
preditivo para estimar o preço de carros usados com base em
variáveis como ano de fabricação, quilometragem, marca e
número de proprietários anteriores.
Assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais adequada para construir este modelo preditivo.
Assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais adequada para construir este modelo preditivo.
Q3506189
Estatística
Texto associado
As informações a seguir são referência para a questão.
Em uma análise de regressão linear, o seguinte modelo foi ajustado a um conjunto de 22 observações com uma variável
explicativa (Y) e três preditoras (X1, X2, X3):
Adicionalmente, a matriz de covariâncias estimada para 
é dada por:
é dada por:Seja q18,0,025 = – 2,1 o quantil de ordem 0,025 da distribuição t–Student com 18 graus de liberdade.
Deseja-se estimar a alteração esperada em y para um aumento de 100 unidades em x2. Um intervalo de confiança (95%)
para 100 ⨯β2 tem limites:
Q3506188
Estatística
Texto associado
As informações a seguir são referência para a questão.
Em uma análise de regressão linear, o seguinte modelo foi ajustado a um conjunto de 22 observações com uma variável
explicativa (Y) e três preditoras (X1, X2, X3):
Adicionalmente, a matriz de covariâncias estimada para é dada por:
é dada por:Seja q18,0,025 = – 2,1 o quantil de ordem 0,025 da distribuição t–Student com 18 graus de liberdade.
Considere o teste das hipóteses H0: Bj = 0 vs H1:Bj ≠ 0, para j = 1,2,3. Assinale a alternativa que apresenta todos os
parâmetros para os quais a hipótese nula (H0) deverá ser rejeitada
Ano: 2025
Banca:
FCC
Órgão:
SEFAZ-PI
Prova:
FCC - 2025 - SEFAZ-PI - Analista do Tesouro Estadual - Área de Conhecimento: Tecnologia da Informação (prova 1) |
Q3506134
Estatística
Considere uma regressão linear simples da forma yi = bo+ b1xi +ei, onde b0 e bi, são parâmetros a serem estimados e ei o termo aleatório, com média 0 e desvio-padrão σ2. Sabe-se que a média dos valores de xi = 10 e a média dos valores de yi = 50.Utilizando o método dos mínimos quadrados, o valor estimado de b1 foi 4, então o valor estimado do intercepto (bo) é dado por
Q3496533
Estatística
Um engenheiro deseja prever o tempo de
resfriamento Y(em minutos) de uma liga metálica
com base na temperatura inicial X (em ºC), mediante
as 4 observações tabuladas a seguir:
Sabe-se, ainda, que a relação entre essas variáveis tem um comportamento quase linear, o que sugere um modelo de regressão linear. Dessa forma, o tempo estimado de resfriamento, caso a temperatura inicial fosse de 210º C, seria:
Sabe-se, ainda, que a relação entre essas variáveis tem um comportamento quase linear, o que sugere um modelo de regressão linear. Dessa forma, o tempo estimado de resfriamento, caso a temperatura inicial fosse de 210º C, seria:
Q3496513
Estatística
Durante uma análise estatística com foco em
modelagem preditiva, um analista de dados utilizou o
S-Studio (RStudio) para aplicar um modelo de
regressão linear múltipla. Após ajustar o modelo, ele
inspecionou os valores de R-squared, Adjusted R-squared, p-values e os resíduos padronizados usando
os gráficos gerados pela função plot(lm_model).
Sabendo que o objetivo era avaliar a adequação do
modelo e a validade das suposições da regressão,
dentre os gráficos gerado pelo “plot()” de um objeto
do tipo “lm”, verifica-se a homocedasticidade dos
resíduos no:
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAESB-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Estatístico |
Q3446637
Estatística
Em relação aos modelos de regressão linear simples sob o método de mínimos quadrados ordinários, assinale a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAESB-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Estatístico |
Q3446636
Estatística
A análise de resíduos é uma etapa essencial na validação de
modelos estatísticos, especialmente em regressão linear. Acerca
dos resíduos e da sua análise, assinale a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAESB-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Estatístico |
Q3446633
Estatística
Um estatístico está desenvolvendo um modelo de
regressão linear simples para prever o valor de uma variável
dependente Y com base em uma variável independente X. Ele
obteve a seguinte equação estimada.
Y = 3 + 2X
Com base nessas informações, assinale a opção correta.
Y = 3 + 2X
Com base nessas informações, assinale a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAESB-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Estatístico |
Q3446632
Estatística
A figura precedente corresponde ao diagrama de dispersão para as variáveis X e Y, e a sua linha de tendência é dada pela reta dos mínimos quadrados da equação Y = 6,1759X + 10,642. Considerando-se que o valor observado da variável Y seja igual a 50, quando X = 6, o valor do erro de predição será
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAESB-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Estatístico |
Q3446630
Estatística
Suponha que, no ajuste de uma reta de regressão linear simples
de uma variável Y em uma variável X, o coeficiente de
determinação observado tenha sido igual a 0,1296. Nesse caso,
o módulo do coeficiente de correlação amostral entre X e Y
é igual a
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAESB-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Estatístico |
Q3446627
Estatística
Uma pesquisa científica foi realizada para investigar a
relação entre o tempo médio, por dia, que um indivíduo gasta
navegando nas redes sociais (em minutos) e sua idade (em anos).
Os dados foram obtidos em uma entrevista com os usuários, que
responderam sua idade e seu tempo de navegação diário nas
redes. A partir dos dados observados experimentalmente, um
pesquisador elaborou o seguinte modelo de regressão linear
simples ajustado, em que I corresponde à idade e T, ao tempo.
T = 163,12 − 0,9532 × I
Considerando a situação hipotética precedente, julgue os itens a seguir.
I A correlação entre as variáveis T e I é linear positiva.
II T é uma variável dependente de I.
III Se uma pessoa de 20 anos de idade responder que gasta diariamente 152 minutos nas redes sociais, então o erro, ou seja, a diferença entre o valor efetivo e o valor previsto, será superior a 7 minutos.
Assinale a opção correta.
T = 163,12 − 0,9532 × I
Considerando a situação hipotética precedente, julgue os itens a seguir.
I A correlação entre as variáveis T e I é linear positiva.
II T é uma variável dependente de I.
III Se uma pessoa de 20 anos de idade responder que gasta diariamente 152 minutos nas redes sociais, então o erro, ou seja, a diferença entre o valor efetivo e o valor previsto, será superior a 7 minutos.
Assinale a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAESB-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Estatístico |
Q3446625
Estatística
Texto associado
Texto 17A3
Conforme a literatura básica de estatística, o coeficiente
de correlação linear r é adimensional e pode variar de −1 a 1, ou
seja −1 ≤ r ≤ 1.
Considerando as informações do texto 17A3, julgue os itens a
seguir.
I Se o valor de r estiver próximo de +1, a reta será crescente e representará a correlação entre os valores das variáveis, com uma mínima dispersão entre os pontos obtidos pelas variáveis e os pontos da reta.
II Para duas variáveis, X e Y, se o coeficiente de correlação for, aproximadamente, r = 0,9813, então 96,29% das variações totais serão explicadas pela reta de regressão Y = a + bX.
III Caso o coeficiente de correlação seja r = −1, a reta ajustada explicará toda a variação de Y e, por consequência, o ajuste linear será excelente.
Assinale a opção correta.
I Se o valor de r estiver próximo de +1, a reta será crescente e representará a correlação entre os valores das variáveis, com uma mínima dispersão entre os pontos obtidos pelas variáveis e os pontos da reta.
II Para duas variáveis, X e Y, se o coeficiente de correlação for, aproximadamente, r = 0,9813, então 96,29% das variações totais serão explicadas pela reta de regressão Y = a + bX.
III Caso o coeficiente de correlação seja r = −1, a reta ajustada explicará toda a variação de Y e, por consequência, o ajuste linear será excelente.
Assinale a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAESB-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Sistemas de Saneamento - Especialidade: Engenheiro Agrimensor |
Q3444813
Estatística
Considere que um determinado estudo tenha apresentado
a equação de regressão linear simples reproduzida a seguir, em
que Y é a variável dependente e X é a variável independente.
Y = 4 ˗ 0,2 × X
Com base na equação e nas informações apresentadas na situação hipotética precedente, pode-se afirmar que, para cada unidade de aumento em X, espera-se
Y = 4 ˗ 0,2 × X
Com base na equação e nas informações apresentadas na situação hipotética precedente, pode-se afirmar que, para cada unidade de aumento em X, espera-se
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Prefeitura de Niterói - RJ
Prova:
Instituto Consulplan - 2025 - Prefeitura de Niterói - RJ - Analista de Mercado Financeiro |
Q3439777
Estatística
No exercício de suas atribuições, o analista de mercado financeiro da Niterói Prev realiza estudos estatísticos com o objetivo
de compreender a relação entre o desempenho dos ativos da carteira própria do instituto e os principais índices de referência
do mercado. Esse tipo de análise é fundamental para embasar decisões de alocação estratégica de recursos e gestão de risco.
Em um dos relatórios produzidos, o analista reuniu os seguintes dados mensais sobre o retorno de um ativo específico (Y) e
o retorno de um índice de mercado (X), ao longo de cinco meses; analise-os
Com base nos conceitos de correlação e regressão linear simples, assinale a alternativa correta.
Com base nos conceitos de correlação e regressão linear simples, assinale a alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
ARCE
Prova:
Instituto Consulplan - 2025 - ARCE - Analista de Regulação – Especialista Econômico-financeiro |
Q3362606
Estatística
Uma agência reguladora de saneamento básico está estudando a relação entre a variável dependente Y = redução de perdas
de água (em porcentagem) e duas variáveis independentes: X1 = investimento em infraestrutura (em milhões de reais) e X2 =
capacitação de equipes técnicas (em horas de treinamento por funcionário). Foram coletados dados de dez municípios e um
modelo de regressão linear múltiplo foi ajustado usando o método de mínimos quadrados ordinários. Alguns resultados do
ajuste do modelo são evidenciados a seguir:
• Soma de quadrados da regressão = 450,0; • Soma de quadrados dos resíduos = 80,0; • Valor-p do teste F da ANOVA = 0,005; • Estimativa do intercepto do modelo = 5,0; • Estimativa do coeficiente de X1 = 0,4; e • Estimativa do coeficiente de X2 = 0,2.
Com base nessas informações, assinale a afirmativa INCORRETA.
• Soma de quadrados da regressão = 450,0; • Soma de quadrados dos resíduos = 80,0; • Valor-p do teste F da ANOVA = 0,005; • Estimativa do intercepto do modelo = 5,0; • Estimativa do coeficiente de X1 = 0,4; e • Estimativa do coeficiente de X2 = 0,2.
Com base nessas informações, assinale a afirmativa INCORRETA.
Ano: 2025
Banca:
Unesc
Órgão:
Prefeitura de Içara - SC
Prova:
Unesc - 2025 - Prefeitura de Içara - SC - Engenheiro Eletricista |
Q3358623
Estatística
A previsão de demanda elétrica orienta o planejamento
de sistemas de potência. Avaliando uma região com
consumo anual de 500 gigawatt-hora (GWh) e
crescimento esperado de 4%, a análise técnica
concentra-se nos métodos estatísticos para estimar o
consumo futuro. Sobre o tema, relacione corretamente
os termos da Coluna A com as descrições da Coluna B.
Coluna A (termos)
1.Regressão Linear. 2.Séries Temporais. 3.Modelos Econométricos.
Coluna B (descrições)
(__)Método que analisa padrões históricos de consumo ao longo do tempo, como sazonalidade e tendências.
(__)Método que combina variáveis econômicas, como PIB e população, para prever o consumo.
(__)Método que assume uma relação linear entre consumo e variáveis independentes, como temperatura.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência da associação correta dos itens acima, de cima para baixo:
Coluna A (termos)
1.Regressão Linear. 2.Séries Temporais. 3.Modelos Econométricos.
Coluna B (descrições)
(__)Método que analisa padrões históricos de consumo ao longo do tempo, como sazonalidade e tendências.
(__)Método que combina variáveis econômicas, como PIB e população, para prever o consumo.
(__)Método que assume uma relação linear entre consumo e variáveis independentes, como temperatura.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência da associação correta dos itens acima, de cima para baixo:
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