Questões de Concurso
Sobre regressão linear em estatística
Foram encontradas 433 questões
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-ES
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - TJ-ES - Analista Judiciário - Especialidade: Estatística |
Q2114817
Estatística
Texto associado
Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidade do tempo que um processo leva até ser julgado. A tabela de análise de variância a seguir mostra os resultados dessa modelagem.
Com base nessas informações e sabendo que existe uma correlação positiva entre as variáveis e que Var(X) = 2,35, julgue o item a seguir.
Caso fosse adicionada mais uma variável ao modelo, então,
necessariamente o grau de ajuste do modelo aumentaria.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-ES
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - TJ-ES - Analista Judiciário - Especialidade: Estatística |
Q2114815
Estatística
Texto associado
Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidade do tempo que um processo leva até ser julgado. A tabela de análise de variância a seguir mostra os resultados dessa modelagem.
Com base nessas informações e sabendo que existe uma correlação positiva entre as variáveis e que Var(X) = 2,35, julgue o item a seguir.
No estudo, foram utilizados 30 dados.
Ano: 2023
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
MPE-BA
Prova:
Instituto Consulplan - 2023 - MPE-BA - Analista Técnico – Estatística |
Q2101318
Estatística
São resumidos a seguir os resultados da análise de variância resultante do ajuste de um modelo de regressão linear
homocedástico definido como Yi = β0 + β1X1i + ... + βpXpi ∈i, onde i = 1, . . . , n e ∈i são erros independentes
e normalmente distribuídos com média igual a zero e
variância σ2. A estimação foi feita utilizando o método dos
mínimos quadrados ordinários:
• Soma de Quadrados Total = 5.000;
• Soma de Quadrados dos Resíduos = 1.800;
• Graus de Liberdade Total = 40; e,
• Graus de Liberdade da Regressão = 4.
Com base nesses resultados, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) A estimativa não-viesada para σ é igual a 50.
( ) A amostra é composta por n = 40 observações.
( ) O modelo apresenta um total de p = 4 variáveis explicativas.
( ) A raiz quadrada do coeficiente de determinação R² é igual a 0,80.
( ) Sabendo que a região crítica (RC) do teste F associado ao problema é RC = {Fobs > 2,63} para 95% de confiança, onde Fobs representa o valor observado da estatística de teste, conclui-se que pelo menos uma das variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente, com 5% de significância.
A sequência está correta em
• Soma de Quadrados Total = 5.000;
• Soma de Quadrados dos Resíduos = 1.800;
• Graus de Liberdade Total = 40; e,
• Graus de Liberdade da Regressão = 4.
Com base nesses resultados, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) A estimativa não-viesada para σ é igual a 50.
( ) A amostra é composta por n = 40 observações.
( ) O modelo apresenta um total de p = 4 variáveis explicativas.
( ) A raiz quadrada do coeficiente de determinação R² é igual a 0,80.
( ) Sabendo que a região crítica (RC) do teste F associado ao problema é RC = {Fobs > 2,63} para 95% de confiança, onde Fobs representa o valor observado da estatística de teste, conclui-se que pelo menos uma das variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente, com 5% de significância.
A sequência está correta em
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
Receita Federal
Prova:
FGV - 2023 - Receita Federal - Analista-Tributário (manhã) |
Q2096268
Estatística
UUma reta de regressão linear simples foi obtida a partir do modelo
Y = αX + β + e
pelo método de mínimos quadrados usual e mostrou as seguintes estimativas dos coeficientes: α = 3,4 e b = 0,5; além disso, obteve-se um coeficiente de correlação amostral igual a 0,9.
Com base nesses dados, avalie se as afirmativas a seguir estão corretas.
I. A porcentagem da variação total dos dados que é explicada pela regressão é menor do que 60%. II. A reta de regressão obtida ajusta bem o modelo. III. O intercepto α = 3,4 mostra que a valor grandes de x correspondem valores grandes de y.
Está correto o que se afirma em
Y = αX + β + e
pelo método de mínimos quadrados usual e mostrou as seguintes estimativas dos coeficientes: α = 3,4 e b = 0,5; além disso, obteve-se um coeficiente de correlação amostral igual a 0,9.
Com base nesses dados, avalie se as afirmativas a seguir estão corretas.
I. A porcentagem da variação total dos dados que é explicada pela regressão é menor do que 60%. II. A reta de regressão obtida ajusta bem o modelo. III. O intercepto α = 3,4 mostra que a valor grandes de x correspondem valores grandes de y.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2023
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
SEGER-ES
Prova:
Instituto Consulplan - 2023 - SEGER-ES - Analista do Executivo - Estatística |
Q2086190
Estatística
Em modelos de regressão linear múltipla, a análise de resíduos
tem um papel fundamental na verificação da qualidade do
ajuste. A medida de influência responsável por medir a diferença entre um modelo de regressão com determinada observação e um modelo sem aquela observação denomina-se:
Ano: 2023
Banca:
IADES
Órgão:
SEAGRI-DF
Prova:
IADES - 2023 - SEAGRI-DF - Analista de Desenvolvimento e Fiscalização Agropecuária -Economista |
Q2082844
Estatística
Um pesquisador avaliou o impacto de alguns fatores sobre a
nota de estudos sociais dos alunos. Para isso, considerou um
modelo de regressão linear múltipla. Os resultados são
apresentados na tabela a seguir.
Tendo em vista a interpretação de resultados de modelos de regressão linear múltipla, assinale a alternativa correta.
Tendo em vista a interpretação de resultados de modelos de regressão linear múltipla, assinale a alternativa correta.
Q2073946
Estatística
Uma regressão linear simples é expressa por
y = α + βx + ε, onde α e β são os coeficientes linear
e angular da reta, os quais devem ser estimados a
partir de uma amostra e ε representa o erro aleatório
da regressão.
Considere que:
■ As estimativas pelo método de mínimos quadrados ordinários para o coeficiente linear α é igual a 1,5 e, para o coeficiente angular β é de 2,0 e que a variável x não está correlacionada com o erro ε. ■ Os resíduos das amostras envolvidas são independentes e identicamente distribuídos, com distribuição normal, média igual a 0,0 e variância com valor constante. ■ O valor assumido para x é igual a 3,0.
Diante do exposto, assinale a alternativa que traz o valor predito para y.
Considere que:
■ As estimativas pelo método de mínimos quadrados ordinários para o coeficiente linear α é igual a 1,5 e, para o coeficiente angular β é de 2,0 e que a variável x não está correlacionada com o erro ε. ■ Os resíduos das amostras envolvidas são independentes e identicamente distribuídos, com distribuição normal, média igual a 0,0 e variância com valor constante. ■ O valor assumido para x é igual a 3,0.
Diante do exposto, assinale a alternativa que traz o valor predito para y.
Q2073941
Estatística
No que diz respeito à regressão linear, existem
pressupostos que são fundamentais para o seu uso,
sendo que os dados precisam atender a estes critérios
para que a análise de regressão linear seja confiável.
Com base nestes pressupostos, analise as afirmativas abaixo com relação ao conjunto de dados X.
1. O pressuposto da homocedasticidade é satisfeito quando a variação em torno da reta de regressão aumenta conforme variam os valores de X. 2. O pressuposto da independência de erros é satisfeito quando os erros em torno da reta de regressão são constantes para cada valor de X. 3. O pressuposto da normalidade de erros é satisfeito quando os erros em torno da reta de regressão são distribuídos de forma normal para cada valor de X.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Com base nestes pressupostos, analise as afirmativas abaixo com relação ao conjunto de dados X.
1. O pressuposto da homocedasticidade é satisfeito quando a variação em torno da reta de regressão aumenta conforme variam os valores de X. 2. O pressuposto da independência de erros é satisfeito quando os erros em torno da reta de regressão são constantes para cada valor de X. 3. O pressuposto da normalidade de erros é satisfeito quando os erros em torno da reta de regressão são distribuídos de forma normal para cada valor de X.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
CGE-SC
Prova:
FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Economia - Tarde (Conhecimentos Específicos) |
Q2067267
Estatística
Considere o modelo de regressão estimado:
Wi = 0,5 + 0,1*Ei + 0,2*Di + ui,
em que wi é o logaritmo neperiano do salário, Ei é o logaritmo neperiano dos anos de estudo e Di é uma variável binária igual a 1 se homem e a 0 se mulher.
Considere que todas as estimativas são estatisticamente significativas a 1%.
A partir das estimativas acima, é possível concluir que, em média,
Wi = 0,5 + 0,1*Ei + 0,2*Di + ui,
em que wi é o logaritmo neperiano do salário, Ei é o logaritmo neperiano dos anos de estudo e Di é uma variável binária igual a 1 se homem e a 0 se mulher.
Considere que todas as estimativas são estatisticamente significativas a 1%.
A partir das estimativas acima, é possível concluir que, em média,
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
CGE-SC
Prova:
FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Economia - Tarde (Conhecimentos Específicos) |
Q2067265
Estatística
Considere o modelo de regressão:
Y = XB + u,
sendo Y um vetor nx1, X uma matriz nxk, B um vetor kx1 e u um vetor nx1. Y é a variável dependente, X representa um conjunto de regressores, B os parâmetros populacionais do modelo e u o termo aleatório.
As hipóteses a seguir são necessárias para que o estimador de MQO de B seja não viesado, à exceção de uma. Assinale-a.
Y = XB + u,
sendo Y um vetor nx1, X uma matriz nxk, B um vetor kx1 e u um vetor nx1. Y é a variável dependente, X representa um conjunto de regressores, B os parâmetros populacionais do modelo e u o termo aleatório.
As hipóteses a seguir são necessárias para que o estimador de MQO de B seja não viesado, à exceção de uma. Assinale-a.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
CGE-SC
Prova:
FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Economia - Tarde (Conhecimentos Específicos) |
Q2067263
Estatística
Considere o modelo de regressão linear simples:
yi = a + bxi + ui,
em que y é a variável dependente, x é a variável explicativa, a é ointercepto, b é o coeficiente de inclinação e u, o termo aleatóriodo modelo.
A partir de uma amostra aleatória, obtém-se as seguintesinformações:
Assim, os estimadores dos parâmetros α e b que minimizam asoma dos quadrados dos resíduos são, respectivamente, iguais a
Ano: 2022
Banca:
OBJETIVA
Órgão:
PROCEMPA
Prova:
OBJETIVA - 2022 - PROCEMPA - Analista de Programação e Suporte de Sistemas Informatizados e Georreferenciados, Infraestruturas e Redes Computacionais: Ciência de Dados |
Q4347006
Estatística
Em relação ao modelo clássico de regressão linear,
assinalar a alternativa INCORRETA:
Q4084630
Estatística
Preencha corretamente as lacunas do texto a seguir
quanto aos conceitos básicos e melhoramento genético animal.
A __________ é uma medida de dispersão. Também é considerada uma medida de __________ que ocorre em uma população em relação a uma característica qualquer. Já a ____________ é o termo estatístico que expressa o quanto se pode esperar na ___________ de uma variável por mudança unitária da outra variável.
A sequência que preenche corretamente as lacunas do texto é
A __________ é uma medida de dispersão. Também é considerada uma medida de __________ que ocorre em uma população em relação a uma característica qualquer. Já a ____________ é o termo estatístico que expressa o quanto se pode esperar na ___________ de uma variável por mudança unitária da outra variável.
A sequência que preenche corretamente as lacunas do texto é
Ano: 2022
Banca:
FURB
Órgão:
SAMAE de Blumenau - SC
Prova:
FURB - 2022 - SAMAE de Blumenau - SC - Agente de Logística |
Q4067012
Estatística
Todo estudo de estoques está baseado em previsões de
consumo de materiais. No processo de previsão,
devemos considerar as duas categorias de informações
a serem utilizadas, quantitativas e qualitativas.
Conhecendo a evolução da demanda, pode ser
elaborada sua previsão futura, a partir de alguns
métodos.
É um processo de ajuste que tende a aproximar-se dos valores existentes, diminuindo as distâncias entre cada consumo realizado. É um método que se baseia na equação da Reta para calcular a previsão do próximo período e, portanto, permite uma tendência bem realista do que poderá ocorrer.
Após análise, assinale a alternativa que se refere ao método caracterizado acima:
É um processo de ajuste que tende a aproximar-se dos valores existentes, diminuindo as distâncias entre cada consumo realizado. É um método que se baseia na equação da Reta para calcular a previsão do próximo período e, portanto, permite uma tendência bem realista do que poderá ocorrer.
Após análise, assinale a alternativa que se refere ao método caracterizado acima:
Q3728773
Estatística
Qual dos modelos descritos abaixo é intrinsecamente não linear?
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
PC-PB
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - PC-PB - Agente de Investigação |
Q2339669
Estatística
Para as variáveis Y e X , em que Y denota a variável resposta e X representa a variável regressora, a correlação linear de Pearson
entre Y e X é 0,8, o desvio padrão amostral de Y é 2, e o desvio
padrão amostral de X é 4. Nesse caso, a estimativa de mínimos
quadrados ordinários do coeficiente angular da reta de regressão
linear simples é igual a
Ano: 2022
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Manaus - AM
Prova:
FGV - 2022 - Prefeitura de Manaus - AM - Estatístico |
Q2217349
Estatística
No ajuste de uma regressão linear, verificou-se um coeficiente de
correlação igual a - 0,75.
O coeficiente de determinação é então igual a
Ano: 2022
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Manaus - AM
Prova:
FGV - 2022 - Prefeitura de Manaus - AM - Economista |
Q2191054
Estatística
Suponha que um pesquisador estime uma regressão linear e
encontre a equação
y = 200 + 100*x – 1*x2 ,
em que y é o salário (em reais) e x é a idade do indivíduo
descontados 14 anos (consideram-se apenas pessoas com 14
anos ou mais de idade).
Assinale a opção que apresenta a idade a partir da qual o
acréscimo de salário para cada ano a mais de vida passa ser
negativo.
Ano: 2022
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 5ª Região (BA)
Prova:
FCC - 2022 - TRT - 5ª Região (BA) - Analista Judiciário - Estatística |
Q2114273
Estatística
Texto associado
Para responder às questões de números 44 e 45, considere um modelo de regressão linear simples da forma yi = β0 + β1xi
+ ei
atendendo todos os pressupostos necessários para sua validade. β0 e β1 são parâmetros desconhecidos a serem
estimados pelo método dos mínimos quadrados e ei
corresponde ao erro aleatório com distribuição N(0,σ2).
Foi obtida uma amostra de 100 observações (xi, yi) com médias amostrais x 60 e y = 15. O valor estimado de β1 foi 0,80. A
equação da reta estimada nessas condições é
Q1994916
Estatística
Sobre a Heterocedasticidade, é correto afirmar que:
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