Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
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A respeito de máquinas de vetores de suporte e de avaliação de modelos de regressão, julgue o próximo item.
MSE (mean squared error) é uma medida usada para a avaliação da acurácia de modelos de classificação e representa a métrica de fidelidade de acerto de um modelo em relação ao atributo alvo (target attributes), portanto, pode ser utilizada para avaliar o desempenho de assertividade do modelo.
Os autores do estudo apresentado no texto 77-A1-I também avaliaram as variáveis que pudessem explicar a eficiência técnica produtiva da agricultura de menor porte no Brasil. A tabela a seguir apresenta a correlação da eficiência técnica com as prováveis fontes de eficiência. A variável dependente foi a eficiência técnica no município de referência, enquanto as variáveis explanatórias foram analfabetismo, variáveis de educação, percentual de estabelecimentos que obtiveram crédito rural do Pronaf, percentual de estabelecimentos que tiveram orientação técnica, temperatura, precipitação e quatro variáveis binárias para especificar as regiões de planejamento do Brasil.
Idem, ibidem (com adaptações).
Tendo como referência esses resultados e, se necessário, os dados do texto 77-A1-I, julgue o item subsequente.
Os resultados comprovam que a eficiência técnica da agricultura familiar no Sul seria significativamente menor que a da produção familiar do Nordeste, dado que a variável binária do Nordeste foi negativa.
Julgue o item a seguir, a respeito de geoestatística.
A regressão linear simples é o método mais adequado para interpolação de dados espaciais em geoestatística, pois garante maior precisão na estimativa de valores desconhecidos.
Considerando que a durabilidade (Y) de certo produto depende da temperatura (T) e da umidade (U) do local de armazenamento, um pesquisador obteve as estimativas de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes de um modelo de regressão linear múltipla na forma
no qual 
e representam os coeficientes do modelo e E denota o erro aleatório, que segue distribuição normal com média zero e desvio padrão 
As tabelas a seguir mostram os resultados obtidos pelo pesquisador.
Com base nas informações apresentadas, julgue o item a seguir.
A estimativa do coeficiente 
poderá ser considerada nula
se o nível de significância do teste de hipóteses 
versus : ≠ 0 for igual a 5%.
Considerando que a durabilidade (Y) de certo produto depende da temperatura (T) e da umidade (U) do local de armazenamento, um pesquisador obteve as estimativas de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes de um modelo de regressão linear múltipla na forma
no qual e representam os coeficientes do modelo e E denota o erro aleatório, que segue distribuição normal com média zero e desvio padrão As tabelas a seguir mostram os resultados obtidos pelo pesquisador.
Com base nas informações apresentadas, julgue o item a seguir.
O desvio padrão amostral da variável Y é igual a 10.
Considerando que a durabilidade (Y) de certo produto depende da temperatura (T) e da umidade (U) do local de armazenamento, um pesquisador obteve as estimativas de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes de um modelo de regressão linear múltipla na forma
no qual 
e representam os coeficientes do modelo e
denota o erro aleatório, que segue distribuição normal com média
zero e desvio padrão . As tabelas a seguir mostram os resultados
obtidos pelo pesquisador.
Com base nas informações apresentadas, julgue o item a seguir.
O erro padrão referente ao coeficiente 
foi igual a 0,008.
Considerando que a durabilidade (Y) de certo produto depende da temperatura (T) e da umidade (U) do local de armazenamento, um pesquisador obteve as estimativas de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes de um modelo de regressão linear múltipla na forma
no qual e representam os coeficientes do modelo e
denota o erro aleatório, que segue distribuição normal com média
zero e desvio padrão . As tabelas a seguir mostram os resultados
obtidos pelo pesquisador.
Com base nas informações apresentadas, julgue o item a seguir.
O desvio padrão amostral da variável Y é igual a 10.
Considerando que a durabilidade (Y) de certo produto depende da temperatura (T) e da umidade (U) do local de armazenamento, um pesquisador obteve as estimativas de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes de um modelo de regressão linear múltipla na forma
no qual e representam os coeficientes do modelo e
denota o erro aleatório, que segue distribuição normal com média
zero e desvio padrão . As tabelas a seguir mostram os resultados
obtidos pelo pesquisador.
Com base nas informações apresentadas, julgue o item a seguir.
A estimativa do desvio padrão 
é igual ou superior a 6.
Considerando que a durabilidade (Y) de certo produto depende da temperatura (T) e da umidade (U) do local de armazenamento, um pesquisador obteve as estimativas de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes de um modelo de regressão linear múltipla na forma
no qual e representam os coeficientes do modelo e
denota o erro aleatório, que segue distribuição normal com média
zero e desvio padrão . As tabelas a seguir mostram os resultados
obtidos pelo pesquisador.
Com base nas informações apresentadas, julgue o item a seguir.
O coeficiente de explicação do modelo é igual a 0,80.
Acerca de conceitos de estatística descritiva e de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Em análises de regressão, o coeficiente de determinação (R2) mede a proporção da variabilidade da variável dependente, explicada pelas variáveis independentes, o que indica a intensidade do ajuste do modelo, sem implicar causalidade.
Acerca de técnicas e métodos estatísticos para a análise de dados agrícolas, julgue o item que se segue.
A regressão linear simples, aplicada à análise de dados agrícolas, permite prever valores da variável independente com base na variável dependente.
Ŷ = 50 + 0,5 X
Ele verificou que o modelo atende a todas as premissas do modelo de regressão linear.
A pontuação esperada de um funcionário que dedicou 60 horas a treinamento no último semestre é
Acerca das técnicas de análise estatística, julgue o item a seguir.
A distância de Cook é uma medida de influência de um ponto no ajuste de um modelo de regressão, sendo diretamente proporcional ao erro quadrático médio.
Acerca das técnicas de análise estatística, julgue o item a seguir.
Uma alternativa para modelos de regressão com presença de outliers é o uso de modelos de mistura, tal como o modelo normal contaminado, pois este modelo consiste na mistura de duas distribuições normais com a mesma variância.
Julgue o item a seguir, relativo a modelos estatísticos.
Um modelo de regressão linear que explica o valor do escalar Y em função dos escalares X1, X2 e X3 é uma regressão linear multivariada.
Julgue o item a seguir, relativo a modelos estatísticos.
Um modelo de regressão linear representa uma relação linear entre a variável resposta e as variáveis preditoras.
Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.
As séries temporais podem apresentar sazonalidade, o que impede a sua análise por um modelo de regressão linear.
Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.
Em um modelo de regressão para uma amostra de tamanho n > 1, em que, para uma única covariância e uma precisão p, o menor tamanho amostral necessário é m > 1, o número máximo de variáveis independentes possíveis (N) será = N ( n ∙ m)p.
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