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Questões de Concurso Sobre regressão linear em estatística

Questões Discursivas

Foram encontradas 431 questões

Q2254425 Estatística
       Uma empresa, com a finalidade de determinar a relação entre os gastos anuais com propaganda (X), em R$ 1 000,00, e o lucro bruto anual (Y), em R$ 1 000,00, optou por utilizar o modelo linear simples Yiα + β Xiεi, em que Yi é o valor do lucro bruto auferido no ano i, Xi é o valor gasto com propaganda no ano i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples (α e β são parâmetros desconhecidos).

       Considerou, para o estudo, as seguintes informações referentes às observações nos últimos 10 anos da empresa:

Utilizando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, tem-se que, caso haja um gasto anual com propaganda de 80 mil reais, a previsão do lucro bruto anual, em mil reais, será de
Alternativas
Q2247316 Estatística
   Um estudo levantou a opinião de uma população de 1.500 pessoas acerca da atual política de segurança pública. A tabela seguinte apresenta a distribuição conjunta da opinião pública segundo duas regiões A e B da cidade.

A partir das informações acima, julgue o item a seguir.


A regressão de Z em W é dada por E[Z|W = w] = 0,8 – 0,4w, em que w assume os valores 0 ou 1. 


Alternativas
Q2247310 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


A estatística D de Cook (Cook’s-D) é utilizada para avaliar a existência de correlação nos resíduos. 

Alternativas
Q2247309 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


O coeficiente Cp de Mallow é uma medida utilizada em regressão linear múltipla para detecção de pontos influentes.


Alternativas
Q2247308 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


As estatísticas DFFITS e DFBETAS são medidas utilizadas em regressão linear múltipla para seleção das variáveis explicativas.


Alternativas
Q2247307 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


O VIF (variance inflated factor) é uma medida utilizada em regressão linear múltipla para se avaliar a multicolineariedade entre as variáveis explicativas do modelo.

Alternativas
Q2247305 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Se os erros aleatórios seguissem uma distribuição normal com média 0, então Y teria distribuição normal com média α. 


Alternativas
Q2247304 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Considere que, na análise dos resíduos, o estudo verificou que Y segue uma distribuição normal. Nessa situação, conclui-se que os dados são heterocedásticos. 


Alternativas
Q2247303 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Considere que, para a análise dos resíduos do modelo, o estudo apresentou um gráfico de probabilidade normal (normal probability plot). Nesse caso, é correto concluir que o gráfico apresentado é um histograma dos resíduos.

Alternativas
Q2247297 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


A estimativa da variância dos erros aleatórios (E) é igual a 0,003. 


Alternativas
Q2247293 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Para o cálculo das estimativas de mínimos quadrados ordinários não é necessário que os erros aleatórios, representados por ε, tenham distribuições normais.


Alternativas
Respostas
232: B
233: C
234: E
235: E
236: E
237: C
238: E
239: E
240: E
241: C
242: C