Questões de Concurso
Sobre regressão linear em estatística
Foram encontradas 433 questões
Q3154015
Estatística
Um pesquisador está analisando a relação entre o número de
horas de estudo (x) e a nota obtida em uma prova (y) por
cinco estudantes.
Os dados coletados foram os seguintes:
Se necessário, utilize as informações a seguir:
∑x=30, ∑y=300, ∑x⋅y=1900, ∑x 2=220, ∑y 2=18250.
Com base nesses dados, a equação da reta de regressão, em que y é a variável dependente, é dada por
Os dados coletados foram os seguintes:
Se necessário, utilize as informações a seguir:
∑x=30, ∑y=300, ∑x⋅y=1900, ∑x 2=220, ∑y 2=18250.
Com base nesses dados, a equação da reta de regressão, em que y é a variável dependente, é dada por
Ano: 2025
Banca:
IMPARH
Órgão:
CGM de Fortaleza - CE
Prova:
IMPARH - 2025 - CGM de Fortaleza - CE - Auditor de Controle Interno - Área 5 (Estatística) |
Q3150513
Estatística
Dada a seguinte amostra de pares (X, Y):
(2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9), (10, 11)
A estimativa pelo método dos mínimos quadrados do coeficiente angular da reta de regressão linear Y=A+BX é:
(2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9), (10, 11)
A estimativa pelo método dos mínimos quadrados do coeficiente angular da reta de regressão linear Y=A+BX é:
Ano: 2025
Banca:
IMPARH
Órgão:
CGM de Fortaleza - CE
Prova:
IMPARH - 2025 - CGM de Fortaleza - CE - Auditor de Controle Interno - Área 5 (Estatística) |
Q3150501
Estatística
Sobre o critério de mínimos quadrados na análise de
regressão linear, podemos afirmar que o mesmo:
Ano: 2024
Banca:
VUNESP
Órgão:
APS - SP
Prova:
VUNESP - 2024 - APS - SP - Especialista Portuário - Estatístico |
Q4200260
Estatística
Na Análise de Variância de um modelo de regressão linear simples obteve-se um valor de Soma de Quadrados de
Regressão de 9,5 e Soma de Quadrados de Resíduos de
3,8. Sabendo que havia 1 grau de liberdade para a regressão e 19 graus de liberdade para os resíduos, e considerando o valor tabelado F1;19;5% = 2,99, é correto afirmar que:
Ano: 2024
Banca:
VUNESP
Órgão:
APS - SP
Prova:
VUNESP - 2024 - APS - SP - Especialista Portuário - Estatístico |
Q4200259
Estatística
Tendo em conta os pares ordenados (x;y) = {(1;-4), (3;0),
(7;8), (9;8)}, considere a equação de regressão linear
simples, do tipo y = β0 + β1
x, o modelo que descreve a
relação entre x e y. O valor estimado pelo método dos
mínimos quadrados para β1
é igual a:
Ano: 2024
Banca:
VUNESP
Órgão:
APS - SP
Prova:
VUNESP - 2024 - APS - SP - Especialista Portuário - Estatístico |
Q4200258
Estatística
Sejam y a variável dependente e x a variável independente no modelo de regressão, e sejam θ o vetor de parâmetros θ = (θ1
,θ2
,...,θp
)t
e ε o vetor de erros aleatórios
associados. Dessa forma, é correto afirmar que:
Ano: 2024
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
UFS
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2024 - UFS - Engenheiro Civil - Classe E |
Q3539389
Estatística
Na realização de uma perícia que tratava da
avaliação de um imóvel, o perito adotou uma
variável que assumia apenas duas posições: “0”
identificava imóveis em zona industrial e “1”
identificava imóveis em zona residencial. Como se
denomina essa variável?
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Pesquisa Energética (Recursos Energéticos) |
Q3261008
Estatística
Um estudo foi desenvolvido com o objetivo de estimar o consumo
de energia elétrica em função do número de consumidores. Para
realizar o estudo, foi usado um Modelo de Regressão Linear
Simples.
Sobre o modelo usado, analise as afirmativas a seguir.
I. Considerando a equação y=α+βx, onde "α" e "β" são parâmetros da reta teórica, os quais são estimados por meio dos pontos experimentais fornecidos pela amostra, obtendo-se uma reta estimada.
II. A aplicação do Princípio de Máxima Verossimilhança leva ao chamado procedimento de Mínimos Quadrados.
III. Deve-se procurar a reta para a qual se consiga minimizar a soma dos resíduos da regressão ao quadrado.
Está correto o que se afirma em
Sobre o modelo usado, analise as afirmativas a seguir.
I. Considerando a equação y=α+βx, onde "α" e "β" são parâmetros da reta teórica, os quais são estimados por meio dos pontos experimentais fornecidos pela amostra, obtendo-se uma reta estimada.
II. A aplicação do Princípio de Máxima Verossimilhança leva ao chamado procedimento de Mínimos Quadrados.
III. Deve-se procurar a reta para a qual se consiga minimizar a soma dos resíduos da regressão ao quadrado.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Cuiabá - MT
Prova:
FGV - 2024 - Prefeitura de Cuiabá - MT - Auditor Fiscal Tributário da Receita Municipal - Tecnologia da Informação (Tarde) |
Q3158081
Estatística
Suponha que foi aplicado um modelo de regressão linear simples
em um conjunto de n pares de valores da forma (x_i,y_i),i=1,...,n.
Sejam ▁x e ▁y as médias dos valores x_i e y_i, i=1,...,n,
respectivamente. Sabe-se que:
(i) ▁x=0,25 (ii) ▁y=0,75 (iii) ∑_(i=1)^n▒〖(x_i-▁x)(y_i-▁y)〗=12 (iv) ∑_(i=1)^n▒〖(x_i-▁x )^2 〗=2
Considerando os dados acima, a equação resultante da regressão linear é dada por
(i) ▁x=0,25 (ii) ▁y=0,75 (iii) ∑_(i=1)^n▒〖(x_i-▁x)(y_i-▁y)〗=12 (iv) ∑_(i=1)^n▒〖(x_i-▁x )^2 〗=2
Considerando os dados acima, a equação resultante da regressão linear é dada por
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Cuiabá - MT
Prova:
FGV - 2024 - Prefeitura de Cuiabá - MT - Auditor Fiscal Tributário da Receita Municipal - Tecnologia da Informação (Tarde) |
Q3158069
Estatística
Considere dois conjuntos de dados distintos, denotados por C1 e
C2, ambos do mesmo tamanho, isto é, com a mesma quantidade
de valores. A cada conjunto foi aplicado o mesmo método de
regressão linear. O erro médio quadrático obtido para C1 foi
menor do que para C2. Com base no exposto, analise as
afirmativas a seguir, e assinale V para a afirmativa verdadeira e F
para a falsa.
( ) O erro médio quadrático é uma métrica típica de erro em problemas de regressão cujo valor varia entre 0 e 1.
( ) Pode-se afirmar que o conjunto de dados C1 está melhor ajustado ao modelo do que o conjunto de dados C2.
( ) Pode-se afirmar que para melhorar o ajuste do conjunto de dados C2 é preciso aumentar seu tamanho.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) O erro médio quadrático é uma métrica típica de erro em problemas de regressão cujo valor varia entre 0 e 1.
( ) Pode-se afirmar que o conjunto de dados C1 está melhor ajustado ao modelo do que o conjunto de dados C2.
( ) Pode-se afirmar que para melhorar o ajuste do conjunto de dados C2 é preciso aumentar seu tamanho.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2024
Banca:
UNIVALI
Órgão:
Prefeitura de Luiz Alves - SC
Prova:
UNIVALI - 2024 - Prefeitura de Luiz Alves - SC - Arquiteto e Urbanista |
Q3135823
Estatística
A Estatística é uma ferramenta fundamental para o
planejamento urbano e a gestão de políticas públicas,
pois permite a análise e interpretação de dados que informam decisões estratégicas. Com base nas
aplicações da Estatística nessas áreas, assinale a
alternativa correta.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112540
Estatística
Uma análise de regressão linear simples proporcionou
um modelo ajustado pelo critério de mínimos quadrados
ordinários na forma 
= 200 + 8x, na qual a variância da
variável resposta (y) é igual a 100 vezes o valor da variável
regressora (x).
A partir das informações precedentes, julgue o próximo item.
Na situação apresentada, o coeficiente de determinação do modelo ajustado tem valor igual a 0,8.
= 200 + 8x, na qual a variância da
variável resposta (y) é igual a 100 vezes o valor da variável
regressora (x). A partir das informações precedentes, julgue o próximo item.
Na situação apresentada, o coeficiente de determinação do modelo ajustado tem valor igual a 0,8.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112535
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.
A reta de regressão de y sobre x permite estimar x para determinados valores de y.
A reta de regressão de y sobre x permite estimar x para determinados valores de y.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112534
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.
São verificadas a correlação e a regressão linear perfeitas quando todos os pontos amostrais encontram-se sobre uma reta.
São verificadas a correlação e a regressão linear perfeitas quando todos os pontos amostrais encontram-se sobre uma reta.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112533
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.
Formulada a equação de regressão, pode-se utilizá-la para estimar o valor da variável dependente, dado o valor da variável independente; entretanto, a estimação deve ser feita dentro do intervalo dos valores da variável independente originalmente amostrados.
Formulada a equação de regressão, pode-se utilizá-la para estimar o valor da variável dependente, dado o valor da variável independente; entretanto, a estimação deve ser feita dentro do intervalo dos valores da variável independente originalmente amostrados.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112532
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.
Em uma curva de regressão de x sobre y, são considerados os desvios verticais para verificação da melhor curva ajustadora.
Em uma curva de regressão de x sobre y, são considerados os desvios verticais para verificação da melhor curva ajustadora.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STJ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Suporte em Tecnologia da Informação |
Q3103941
Estatística
Texto associado
Julgue o item seguinte, a respeito de ciência de dados e de
modelagem de dados.
A regressão linear do aprendizado de máquina busca
estabelecer uma relação entre as variáveis de entrada de
um algoritmo.
Q3088071
Estatística
No estudo de um modelo de regressão linear simples, avalie se os
principais problemas que podem ser detectados por intermédio da
análise dos resíduos incluem, entre outros:
I. Não-linearidade da relação entre as variáveis. II. Não normalidade dos erros. III. Variância não-constante dos erros (heterocedasticidade). IV. Correlação entre os erros. V. Presença de outliers ou observações atípicas.
Estão corretos os problemas
I. Não-linearidade da relação entre as variáveis. II. Não normalidade dos erros. III. Variância não-constante dos erros (heterocedasticidade). IV. Correlação entre os erros. V. Presença de outliers ou observações atípicas.
Estão corretos os problemas
Q3088069
Estatística
Numa regressão múltipla y = Xβ + e, y é um vetor nx1, β é um vetor
px1, e é um vetor nx1 e X é uma matriz nxp. Nesse caso, se X’ é a
matriz transposta de X, então os estimadores de mínimos quadrados
dos parâmetros β serão dados pelas soluções de
Q3088068
Estatística
Suponha que se deseje ajustar, pelo método dos mínimos quadrados, uma reta Y = a + bX a um conjunto de pares de observações (x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn).
Nesse caso, se 
e 
são as médias amostrais dos x’s e dos y’s, a
solução é dada por
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