Questões de Concurso Sobre regressão linear em estatística

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Q1827462 Estatística

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Com base nas informações apresentadas na tabela precedente e considerando que a covariância entre as variáveis X e Y seja igual a 3, julgue o item que se segue.


A reta de regressão linear da variável Y em função da variável X, obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, pode ser escrita como ŷ = 0,75X + 6,25.A reta de regressão linear da variável Y em função da variável X, obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, pode ser escrita como ŷ = 0,75X + 6,25.

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Q1825811 Estatística

Considere que uma tendência linear na forma ŷ = 4x + 2 tenha sido obtida com base no método dos mínimos quadrados ordinários. Acerca dessa tendência, sabe-se ainda que o desvio padrão da variável y foi igual a 8; que o desvio padrão da variável x foi igual a 1; e que a média aritmética da variável x foi igual a 2. Com base nessas informações, julgue o item subsequente, relativo a essa tendência linear.


A média aritmética da variável y foi igual a 8.

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Q1812286 Estatística
A tabela a seguir apresenta o número anual de irregularidades detectadas por auditores conforme o tempo de experiência desses auditores na atividade de auditoria. A última coluna foi obtida utilizando-se a reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados.


Caso necessário, use as seguintes aproximações.
15341/2 = 39,2
2301/2 = 15,2

Considerando essas informações, julgue o próximo item.
A redução da soma dos quadrados dos resíduos na passagem do modelo simples para o modelo de regressão linear é inferior a 50.
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Q1812279 Estatística
    O coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis aleatórias discretas X e Y definidas sobre um mesmo espaço amostral é dado por
CORR(X,Y)=.
    Já na reta de melhor ajuste Y = aX + b, determinada pelo método dos mínimos quadrados, os coeficientes são dados por 
α=
β=.
    Uma forma de avaliar a precisão do modelo consiste em comparar o estimador não viesado da variância residual, obtidos das diferenças entre os valores observados e os previstos pelo modelo, , com o estimador não viesado da variância dos valores observados, Se=1/n-1.
Tal avaliação também pode ser realizada pela aferição na redução da soma dos quadrados dos resíduos na passagem do modelo simples, em que as observações são aproximadas por sua média, para o modelo de regressão linear, redução esta que é dada por .

Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
A verificação, para certo conjunto de dados, de que seja inferior a evidencia a desvantagem, para esse conjunto de dados, da adoção do modelo linear previsto pelo método dos mínimos quadrados em detrimento da aproximação dos valores da variável Y por sua média.
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Q1751704 Estatística
    Um estudo objetivou avaliar a evolução do número mensal Y de milhares de ocorrências de certo tipo de crime em determinado ano. Com base no método dos mínimos quadrados ordinários, esse estudo apresentou um modelo de regressão linear simples da forma  

 = 5 - 0,1 x T

em que  representa a reta ajustada em função da variável regressora T, tal que 1 ≤ T ≤ 12. 

Os erros padrão das estimativas dos coeficientes desse modelo, as razões t e seus respectivos p-valores encontram-se na tabela a seguir. 



Os desvios padrão amostrais das variáveis Y e T foram, respectivamente, 1 e 3,6.  

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


Se a média amostral da variável T for igual a 6,5, então a média amostral da variável Y será igual a 4,35 mil ocorrências.

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Q1708522 Estatística
Em um gráfico de resíduos em uma análise de regressão, são exibidos:
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Q1708507 Estatística
Das seguintes definições, qual é verdadeira no modelo de regressão com b0 = -400; b1=0,00 e n=10?
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Ano: 2020 Banca: Marinha Órgão: CAP Prova: Marinha - 2020 - CAP - Cabo - Estatística |
Q2425401 Estatística

Sejam X e Y as variáveis independente e dependente, respectivamente. Sabemos que o modelo ajustado a 9 observações tem a forma Y = βX e que as estatísticas obtidas são:


i=19xi= 183, i=19yi= 178, i=19xiyi= 3850, i=19xi2= 3969 e i=19yi2= 3738


Assim, a estimativa de β é dada por:

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Q2425333 Estatística

Seja a função f, com os seguintes valores tabelados:

X

-1

0

1

4

f(X)

2

2

-1

-3

A função afim g (regressão linear) que aproxima f com os valores tabelados acima via Método dos Mínimos Quadrados é definida por:

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Q1316581 Estatística

Em uma empresa de determinado ramo de atividade, utilizando o método de regressão linear, obteve-se a equação de tendência (T) da série temporal abaixo.

Os dados apresentam 10 observações da série temporal Y, que representa o faturamento de uma empresa, em milhões de reais. Supõe-se que essa série é composta apenas de uma tendência T e um ruído branco de média zero e variância constante.


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A tendência apresenta a forma T = a + bt, em que a e b foram obtidos usando o método dos mínimos quadrados. Considerando a equação obtida, tem-se que o acréscimo no faturamento do ano t, com t > 1, para o ano (t + 1) é, em milhões de reais, de

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Ano: 2019 Banca: IV - UFG Órgão: UFG Prova: CS-UFG - 2019 - UFG - Economista |
Q2694870 Estatística

Um economista tentando estimar os preços dos apartamentos disponíveis para venda definiu o seguinte modelo: lnyi01 lnxi2 Di+ui , em que Yi representa o preço dos apartamentos em reais, xi é o tamanho do imóvel, medido em m2 , Di é uma variável dummy indicando se existe um parque ou praça pública, no raio de 200 metros de distância do imóvel, e ui é o termo de erro aleatório. O modelo foi estimado pelo método dos mínimos quadrados ordinários, com uma amostra de tamanho n = 732 e o resultado da estimação está descrito, a seguir.


Parâmetro

Coeficiente

Erro-padrão

p-valor

β0

10,66

0,085

0,000

β1

0,30

0,019

0,000

β2

0,12

0,06

0,067

R 2 = 0,95 R 2 ajust. = 0,94


De acordo com os resultados estimados, a existência de um parque próximo ao imóvel, aumenta o seu valor, ceteris paribus, em

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Ano: 2019 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: UFRN Prova: COMPERVE - 2019 - UFRN - Estatístico |
Q2045092 Estatística

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Ano: 2019 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: UFRN Prova: COMPERVE - 2019 - UFRN - Estatístico |
Q2045088 Estatística

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Q2010711 Estatística
Com relação ao conceito de Análise de Regressão, analise as afirmativas abaixo:
1.A análise de regressão tem por objetivo descrever, através de um modelo matemático, a relação existente entre duas variáveis, a partir de n observações dessas variáveis. 2.O modelo probabilístico, empregado na análise de regressão, é composto por três partes, uma que diz respeito às variáveis, outra aos parâmetros, e outra ao erro de estimativa. 3.A finalidade de uma equação de regressão seria estimar valores de uma variável, com base em valores conhecidos da outra.


Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

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Q1085614 Estatística
Sobre testes de significância, analise as afirmativas abaixo, dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).
( ) Em um teste de hipóteses, a hipótese nula é a hipótese assumida como verdadeira para a construção do teste. ( ) Classifica-se o erro em dois tipos: o erro do tipo I - se aceitar a hipótese nula quando ela é verdadeira e, erro do tipo II - não rejeitar a hipótese alternativa quando ela é falsa. ( ) Em testes de hipóteses estatísticos, diz-se que há significância estatística ou que o resultado é estatisticamente significante quando o p-valor observado é menor que o nível de significância definido para o estudo.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
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Q1061188 Estatística

No modelo de regressão linear simples na forma matricial Y = Xβ + ε , Y denota o vetor de respostas, X representa a matriz de delineamento (ou matriz de desenho), β é o vetor de coeficientes do modelo e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Tem-se também que X´Y =Imagem associada para resolução da questão e (X´X) -1 =Imagem associada para resolução da questão em que X´ é a matriz transposta de X. Com base nessas informações, julgue o próximo item, considerando que a variância do erro aleatório é Imagem associada para resolução da questão


O referido modelo possui uma única variável regressora.

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Q1061186 Estatística

Um modelo de regressão linear múltipla tem a forma y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε, em que β0, β1 e β2 são os coeficientes do modelo e ε denota o erro aleatório normal com média nula e desvio padrão σ. As variáveis regressoras X1 e X2 são ortogonais. O quadro a seguir mostra as estimativas dos coeficientes do modelo obtidas pelo método da máxima verossimilhança a partir de uma amostra de tamanho n = 20. Nesse quadro, para cada coeficiente βk, k = 0, 1, 2, a razão t refere-se ao seu teste de significância H0 : βk = 0 versus H1 : βk … 0.

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Com base nessas informações e no quadro apresentado, julgue o próximo item.


Retirando-se a variável X2, o modelo ajustado é uma reta de regressão na forma Imagem associada para resolução da questão

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Q1061185 Estatística

Um modelo de regressão linear múltipla tem a forma y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε, em que β0, β1 e β2 são os coeficientes do modelo e ε denota o erro aleatório normal com média nula e desvio padrão σ. As variáveis regressoras X1 e X2 são ortogonais. O quadro a seguir mostra as estimativas dos coeficientes do modelo obtidas pelo método da máxima verossimilhança a partir de uma amostra de tamanho n = 20. Nesse quadro, para cada coeficiente βk, k = 0, 1, 2, a razão t refere-se ao seu teste de significância H0 : βk = 0 versus H1 : βk … 0.

Imagem associada para resolução da questão

Com base nessas informações e no quadro apresentado, julgue o próximo item.


A razão t referente à estimativa do coeficiente β2 possui 20 graus de liberdade. 

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Q1061181 Estatística

Um estudo considerou um modelo de regressão linear simples na forma y = 0,8x + b + ε, em que y é a variável dependente, x representa a variável explicativa do modelo, o coeficiente b denomina-se intercepto e ε é um erro aleatório que possui média nula e desvio padrão σ. Sabe-se que a variável y segue a distribuição normal padrão e que o modelo apresenta coeficiente de determinação R2 igual a 85%. Com base nessas informações, julgue o item que se segue.


O intercepto do referido modelo é igual ou superior a 0,8

Alternativas
Q1061176 Estatística

Um modelo de regressão linear foi ajustado para explicar os sintomas de transtornos mentais (T) em função da violência intrafamiliar (V) e do inventário do clima familiar (C). A forma desse modelo é dada por T = b0 + b1V + b2C + ε, em que ε representa o erro aleatório normal com média zero e desvio padrão σ, e b0, b1 e b2 são os coeficientes do modelo. A tabela a seguir mostra os resultados da análise de variância (ANOVA) do referido modelo.

Imagem associada para resolução da questão

Com base na tabela e nas informações apresentadas, julgue o item a seguir


Conjuntamente, segundo o modelo ajustado, a violência intrafamiliar e o inventário do clima familiar explicam 60,8% da variabilidade total dos sintomas de transtornos mentais.

Alternativas
Respostas
281: C
282: E
283: C
284: E
285: C
286: E
287: A
288: E
289: A
290: C
291: D
292: D
293: D
294: E
295: C
296: C
297: C
298: E
299: E
300: C