Questões de Estatística - Regressão Linear para Concurso
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O modelo, com 20 observações, foi bem ajustado, atendendo a todos os pressupostos necessários, e os resultados foram:
; soma dos quadrados dos resíduos, 9; variância de x, 28 e média de x, 22.
O intervalo bilateral de 95% de confiança para predição quando é, aproximadamente:
Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.
Considerando essas informações, julgue o seguinte item.
Um coeficiente de determinação entre as variáveis X e Y de
95% implica necessariamente a obtenção de uma reta dos
mínimos quadrados crescente, ou seja, em uma correlação
positiva.
Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.
Considerando essas informações, julgue o seguinte item.
Suponha-se que, em uma pesquisa, o coeficiente de
correlação entre duas variáveis X e Y tenha gerado um valor
para o coeficiente de correlação de Pearson de 0,9200.
Nesse caso, considerando-se X a variável independente e Y a
variável dependente, o percentual da variância de Y
explicado por X será de 84,64%.
Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ∑ X = 24; ∑ Y = 49; ∑ X ˑ Y = 181; ∑X2 = 100 e ∑Y2 = 343.
A reta dos mínimos quadrados ordinários que representa a
regressão linear simples de Y em X com intercepto não nulo
terá coeficiente linear aproximado de 2,48.