Questões de Concurso
Sobre regressão linear em estatística
Foram encontradas 428 questões
Ano: 2026
Banca:
LEGALLE Concursos
Órgão:
SEPLAG-MG
Prova:
LEGALLE Concursos - 2026 - SEPLAG-MG - Pesquisador em Ciências Aplicadas e Políticas Públicas - Métodos Quantitativos Aplicados à Gestão Pública |
Q4077042
Estatística
Acerca da análise de regressão múltipla corn
variáveis qualitativas, e CORRETO afirmar que:
Ano: 2026
Banca:
LEGALLE Concursos
Órgão:
SEPLAG-MG
Provas:
LEGALLE Concursos - 2026 - SEPLAG-MG - Pesquisador em Ciências Aplicadas e Políticas Públicas - Administração, Gestão Pública e Transversalidade
|
LEGALLE Concursos - 2026 - SEPLAG-MG - Pesquisador em Ciências Aplicadas e Políticas Públicas - Ciclo de Políticas Públicas |
LEGALLE Concursos - 2026 - SEPLAG-MG - Pesquisador em Ciências Aplicadas e Políticas Públicas - Métodos Quantitativos Aplicados à Gestão Pública |
Q4075982
Estatística
Alguns conceitos estatísticos são essenciais
para que o profissional, ao utilizar de sua ciência, seja
capaz de compreender os dados e obter inferências e
conclusões de forma adequada. Nesse sentido, analise a
descrição de três conceitos a seguir:
Ocorre quando o grau de correlação entre duas quantidades é proporcional e quando dados representados em um gráfico se aproximam intuitivamente de uma reta.
É o processo de aproximar um conjunto de dados correlacionados por meio de uma reta e a determinação dessa reta que consiga descrever os pontos.
É o grau de conexão entre duas variáveis, qualitativamente entendida como o grau de proximidade dos pontos com alguma função matemática, reta ou parábola, etc.
Qual das alternativas apresenta os conceitos acima explicados, na ordem em que aparecem, ou seja, de cima para baixo, CORRETA e respectivamente?
Ocorre quando o grau de correlação entre duas quantidades é proporcional e quando dados representados em um gráfico se aproximam intuitivamente de uma reta.
É o processo de aproximar um conjunto de dados correlacionados por meio de uma reta e a determinação dessa reta que consiga descrever os pontos.
É o grau de conexão entre duas variáveis, qualitativamente entendida como o grau de proximidade dos pontos com alguma função matemática, reta ou parábola, etc.
Qual das alternativas apresenta os conceitos acima explicados, na ordem em que aparecem, ou seja, de cima para baixo, CORRETA e respectivamente?
Ano: 2026
Banca:
LEGALLE Concursos
Órgão:
SEPLAG-MG
Provas:
LEGALLE Concursos - 2026 - SEPLAG-MG - Pesquisador em Ciências Aplicadas e Políticas Públicas - Administração, Gestão Pública e Transversalidade
|
LEGALLE Concursos - 2026 - SEPLAG-MG - Pesquisador em Ciências Aplicadas e Políticas Públicas - Ciclo de Políticas Públicas |
LEGALLE Concursos - 2026 - SEPLAG-MG - Pesquisador em Ciências Aplicadas e Políticas Públicas - Métodos Quantitativos Aplicados à Gestão Pública |
Q4075978
Estatística
Considerando que na regressão linear se tem
a utilização da equação reduzida da reta, comumente
escrita como y = Ax + B, sendo x a variável e y
a variável A como coeficiente e B
como coeficiente , a aproximação linear é muito
importante principalmente para estimativas e
não muito extensas na variável x, ou seja, projeções de
prazo.
Preenche, CORRETA e respectivamente, as lacunas:
Preenche, CORRETA e respectivamente, as lacunas:
Ano: 2026
Banca:
IDHTEC
Órgão:
Prefeitura de Cumaru - PE
Prova:
IDHTEC - 2026 - Prefeitura de Cumaru - PE - Professor II - Matemática |
Q4072187
Estatística
Em um estudo estatístico de regressão linear simples, o auditor
Rogério analisou a relação entre o investimento em publicidade
televisiva (variável X, em milhares de reais) e as vendas de um
produto (variável Y, em milhares de unidades) em 200 mercados
diferentes. O modelo ajustado forneceu: 
= 7,03+0,0475x ,
com erro padrão residual (RSE) de 3,26 e coeficiente de determinação R² = 0,612. Sabendo que a média das vendas nos 200 mercados é de aproximadamente 14 mil unidades, é correto afirmar
que:
= 7,03+0,0475x ,
com erro padrão residual (RSE) de 3,26 e coeficiente de determinação R² = 0,612. Sabendo que a média das vendas nos 200 mercados é de aproximadamente 14 mil unidades, é correto afirmar
que:
Ano: 2026
Banca:
FEPESE
Órgão:
Prefeitura de Florianópolis - SC
Prova:
FEPESE - 2026 - Prefeitura de Florianópolis - SC - Economista - Edital nº 25 |
Q4062030
Estatística
No âmbito da estatística, diferentes técnicas e ferramentas são utilizadas para resumir dados, identificar
padrões e modelar relações entre variáveis.
Relacione abaixo os Conceitos (Coluna 1) com suas respectivas Definições (Coluna 2).
Coluna 1 Conceitos
1. Regressão simples 2. Série temporal 3. Estatística descritiva
Coluna 2 Definições
( ) Resumo de medidas de centralidade e dispersão. ( ) Modelagem da relação entre duas variáveis. ( ) Análise de padrões ao longo do tempo.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.
Relacione abaixo os Conceitos (Coluna 1) com suas respectivas Definições (Coluna 2).
Coluna 1 Conceitos
1. Regressão simples 2. Série temporal 3. Estatística descritiva
Coluna 2 Definições
( ) Resumo de medidas de centralidade e dispersão. ( ) Modelagem da relação entre duas variáveis. ( ) Análise de padrões ao longo do tempo.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.
Ano: 2026
Banca:
FEPESE
Órgão:
Prefeitura de Florianópolis - SC
Prova:
FEPESE - 2026 - Prefeitura de Florianópolis - SC - Economista - Edital nº 25 |
Q4062025
Estatística
Analise as afirmativas abaixo acerca da heterocedasticidade no modelo de regressão linear clássico.
1. A presença de heterocedasticidade torna os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários viesados e inconsistentes.
2. Na presença de heterocedasticidade, os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários permanecem não viesados, porém deixam de ser eficientes.
3. A heterocedasticidade compromete a validade dos testes estatísticos usuais, caso não sejam utilizados erros-padrão robustos.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
1. A presença de heterocedasticidade torna os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários viesados e inconsistentes.
2. Na presença de heterocedasticidade, os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários permanecem não viesados, porém deixam de ser eficientes.
3. A heterocedasticidade compromete a validade dos testes estatísticos usuais, caso não sejam utilizados erros-padrão robustos.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AgSUS
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - AgSUS - Assistente de Projeto - UTIC |
Q4055294
Estatística
A respeito de métodos de análise quantitativa e qualitativa de dados aplicados à avaliação e ao monitoramento, julgue o item a seguir.
Na análise quantitativa de monitoramento, modelos de regressão podem ser usados para identificar a força da correlação entre variáveis e prever comportamentos futuros de indicadores.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AgSUS
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - AgSUS - Assistente de Projeto - Perfil 2 - UMA |
Q4054644
Estatística
A respeito de métodos de análise quantitativa e qualitativa de dados aplicados à avaliação e ao monitoramento, julgue o item a seguir.
Na análise quantitativa de monitoramento, modelos de regressão podem ser usados para identificar a força da correlação entre variáveis e prever comportamentos futuros de indicadores.
Na análise quantitativa de monitoramento, modelos de regressão podem ser usados para identificar a força da correlação entre variáveis e prever comportamentos futuros de indicadores.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
AgSUS
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - AgSUS - Assistente de Projeto - Perfil 1 - UMA |
Q4054540
Estatística
A respeito de métodos de análise quantitativa e qualitativa de dados aplicados à avaliação e ao monitoramento, julgue o item a seguir.
Na análise quantitativa de monitoramento, modelos de regressão podem ser usados para identificar a força da correlação entre variáveis e prever comportamentos futuros de indicadores.
Na análise quantitativa de monitoramento, modelos de regressão podem ser usados para identificar a força da correlação entre variáveis e prever comportamentos futuros de indicadores.
Ano: 2026
Banca:
Instituto Legalle
Órgão:
BADESUL - RS
Prova:
Instituto Legalle - 2026 - BADESUL - RS - Técnico em Desenvolvimento - Economista |
Q4033326
Estatística
Considerando as premissas básicas de um
modelo de regressão linear e os problemas decorrentes
do relaxamento de tais premissas, assinale a alternativa
CORRETA.
Q3705828
Estatística
As Equações de Estimação Generalizadas (Generalized Estimating Equations – GEE)
foram desenvolvidas com o objetivo de fornecer estimativas consistentes e eficientes dos parâmetros
de modelos de regressão em situações em que os dados apresentam correlação. Esse método tem
sido amplamente empregado em análises de dados longitudinais e outros cenários com medidas
repetidas. Com base nos pressupostos e características dos modelos GEE, assinale a alternativa
correta.
Q3705827
Estatística
Os Modelos de Equações de Estimação Generalizadas (Generalized Estimating
Equations – GEE) não exigem a suposição de esfericidade, pois permitem especificar diretamente a
estrutura de correlação entre medidas repetidas. A matriz de correlação de trabalho (working
correlation matrix) é uma estimativa dessa estrutura de dependência, utilizada para ajustar
corretamente os erros padrão e gerar estimativas robustas dos efeitos populacionais. No SPSS, ao
realizar uma análise GEE, é possível escolher entre cinco opções de matrizes de correlação para ajuste
dos modelos. Nesse contexto, relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as seguintes matrizes às
suas respectivas características.
Coluna 1
1. Independente. 2. AR-1 (Autoregressive de 1ª ordem). 3. Troca (Exchangeable). 4. Dependente de ordem m. 5. Não estruturada.
Coluna 2
( ) Assume que a correlação entre quaisquer dois elementos é nula.
( ) Permite uma correlação diferente para cada par de medidas repetidas.
( ) Assume que cada medida repetida só é correlacionada com as m medições anteriores dentro do mesmo sujeito.
( ) Assume que todas as medidas dentro de um sujeito têm a mesma correlação m entre si (correlação homogênea).
( ) A correlação entre quaisquer dois elementos é igual a m para elementos adjacentes, m² para elementos separados por um terceiro e assim por diante, tal que –1 < m < 1.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Coluna 1
1. Independente. 2. AR-1 (Autoregressive de 1ª ordem). 3. Troca (Exchangeable). 4. Dependente de ordem m. 5. Não estruturada.
Coluna 2
( ) Assume que a correlação entre quaisquer dois elementos é nula.
( ) Permite uma correlação diferente para cada par de medidas repetidas.
( ) Assume que cada medida repetida só é correlacionada com as m medições anteriores dentro do mesmo sujeito.
( ) Assume que todas as medidas dentro de um sujeito têm a mesma correlação m entre si (correlação homogênea).
( ) A correlação entre quaisquer dois elementos é igual a m para elementos adjacentes, m² para elementos separados por um terceiro e assim por diante, tal que –1 < m < 1.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Q3662533
Estatística
Um modelo de regressão logística tem a função de ligação dada por:
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
AgSUS
Prova:
FGV - 2025 - AgSUS - Analista de Gestão Tecnologia da Informação |
Q3660447
Estatística
Em relação a regressão logística, analise as afirmativas a seguir.
I. É uma forma especializada de regressão que é formulada para prever e explicar uma variável categórica binária e, não uma medida dependente métrica.
II. Os modelos lineares generalizados podem ser considerados como uma abordagem de modelagem de dois estágios. Primeiro se modela a variável de resposta usando uma distribuição de probabilidade, como a distribuição binomial ou de Poisson e segundo se modela o parâmetro da distribuição usando uma coleção de preditores e uma forma especial de rede neural.
III. A regressão logística por ser usado como uma ferramenta para construir modelos quando existe uma variável de resposta categórica com três níveis. A regressão logística é um tipo de modelo linear não generalizado para variáveis de resposta onde a regressão linear múltipla não funciona muito bem.
Estão corretas as afirmativas
I. É uma forma especializada de regressão que é formulada para prever e explicar uma variável categórica binária e, não uma medida dependente métrica.
II. Os modelos lineares generalizados podem ser considerados como uma abordagem de modelagem de dois estágios. Primeiro se modela a variável de resposta usando uma distribuição de probabilidade, como a distribuição binomial ou de Poisson e segundo se modela o parâmetro da distribuição usando uma coleção de preditores e uma forma especial de rede neural.
III. A regressão logística por ser usado como uma ferramenta para construir modelos quando existe uma variável de resposta categórica com três níveis. A regressão logística é um tipo de modelo linear não generalizado para variáveis de resposta onde a regressão linear múltipla não funciona muito bem.
Estão corretas as afirmativas
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 |
Q3530261
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.
A média amostral dos valores licitados (VL) foi de R$ 50 mil.
Com base nos dados apresentados na situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
A média amostral dos valores licitados (VL) foi de R$ 50 mil.
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 |
Q3530260
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 desvio padrão da variável VL foi superior ao desvio padrão da variável VP .
Com base nos dados apresentados na situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
O desvio padrão da variável VL foi superior ao desvio padrão da variável VP .
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.
Q3337111
Estatística
Considere o seguinte modelo de regressão linear simples:
yi = β0 + β1xi + ui , i = 1,2, … n.
Uma amostra aleatória com n = 24 observações de cada variável fornece as seguintes estatísticas:
A reta de regressão estimada por MQO (Mínimos Quadrados Ordinários) a partir dessa amostra é:
yi = β0 + β1xi + ui , i = 1,2, … n.
Uma amostra aleatória com n = 24 observações de cada variável fornece as seguintes estatísticas:
A reta de regressão estimada por MQO (Mínimos Quadrados Ordinários) a partir dessa amostra é:
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Pesquisador – Área: Ciência e Tecnologia de Alimentos – Subárea: Ciência de Alimentos
|
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Pesquisador – Área: Ciência e Tecnologia de Alimentos – Subárea: Ciência de Alimentos de Origem Animal |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Pesquisador – Área: Ciência e Tecnologia de Alimentos – Subárea: Ciência de Alimentos de Pós-Colheita |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Pesquisador – Área: Ciência e Tecnologia de Alimentos – Subárea: Enologia |
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Pesquisador – Área: Ciência e Tecnologia de Alimentos – Subárea: Tecnologia e Inovação Alimentar para Gastronomia |
Q3293470
Estatística
Texto associado
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.
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