Questões de Concurso
Sobre regressão linear em estatística
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Na determinação de uma curva de calibração do teor de CO2 em amostras de petróleo, utiliza-se o método dos mínimos quadrados, no qual

em que a variável x representa o teor de CO2 na amostra, a variável y, o sinal analítico (resposta instrumental, em unidades arbitrárias), m, a inclinação da reta, b, a interseção da reta com o eixo da ordenada, e r, o coeficiente de correlação linear.
Considere que, na determinação de uma curva de calibração com sete pontos, se tenham obtido os seguintes resultados.

Diante dessas informações, julgue o item subsequente.
b < 0,3.
Na determinação de uma curva de calibração do teor de CO2 em amostras de petróleo, utiliza-se o método dos mínimos quadrados, no qual

em que a variável x representa o teor de CO2 na amostra, a variável y, o sinal analítico (resposta instrumental, em unidades arbitrárias), m, a inclinação da reta, b, a interseção da reta com o eixo da ordenada, e r, o coeficiente de correlação linear.
Considere que, na determinação de uma curva de calibração com sete pontos, se tenham obtido os seguintes resultados.

Diante dessas informações, julgue o item subsequente.
m > 50.
Considerando os princípios relacionados às práticas de fit em análises estatísticas e modelagens aplicadas, é CORRETO afirmar que:
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?
Preenche, CORRETA e respectivamente, as lacunas:
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.
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.
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:
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
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.
O desvio padrão da variável VL foi superior ao desvio padrão da variável VP .
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 correlação linear de Pearson entre as variáveis x e y é igual a 0,8.
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:
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.
A estimativa do desvio padrão
é igual ou superior a 6.
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.