Questões de Concurso
Sobre regressão linear em estatística
Foram encontradas 431 questões
Q2285488
Estatística
Considere as seguintes afirmativas:
I. Na análise de correlação, o objetivo principal é medir a força ou o grau de associação linear entre duas variáveis.
II. Na análise de variância de um modelo de regressão múltipla, aplica-se a estatística F para testar a significância de cada parâmetro da equação de regressão individualmente.
III. O coeficiente de determinação linear, R2 , mede a proporção de variação da variável dependente explicada pela(s) variável(is) explicativa(s).
IV. Na análise de regressão, o objetivo é estimar ou prever o valor médio de uma variável com base nos valores fixos de outras.
Assinale a alternativa CORRETA:
I. Na análise de correlação, o objetivo principal é medir a força ou o grau de associação linear entre duas variáveis.
II. Na análise de variância de um modelo de regressão múltipla, aplica-se a estatística F para testar a significância de cada parâmetro da equação de regressão individualmente.
III. O coeficiente de determinação linear, R2 , mede a proporção de variação da variável dependente explicada pela(s) variável(is) explicativa(s).
IV. Na análise de regressão, o objetivo é estimar ou prever o valor médio de uma variável com base nos valores fixos de outras.
Assinale a alternativa CORRETA:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-SE
Prova:
FGV - 2023 - TJ-SE - Analista Judiciário - Especialidade - Estatística |
Q2283356
Estatística
Em um modelo de regressão linear simples, se o coeficiente
angular é zero, conclui-se que:
Q2272482
Estatística
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear múltipla, onde o nível de glicose (Y) do indivíduo foi
modelado de acordo com a idade em anos (X1), número de horas de atividade física por semana
(X2) e ingestão diária de calorias por semana em milhares (X3). Suponha que foi obtida a
seguinte equação de regressão fazendo o estimador de mínimos quadrados:
Y= 80 + 2 X1 -15 X2 + 20 X3
Considere também 4 indivíduos dessa amostra:
I) Idade de 50 anos, 6 horas de atividade física por semana e ingestão de 3 mil calorias.
II) Idade de 75 anos, 4 horas de atividade física por semana e ingestão de 2 mil calorias.
III) Idade de 40 anos, 2 horas de atividade física por semana e ingestão de 4 mil calorias.
IV) Idade de 30 anos, 8 horas de atividade física por semana e ingestão de 5 mil calorias.
De acordo com as informações acima, responda a questão.
De acordo com a equação de regressão, se mantiverem a mesma alimentação, qual indivíduo
precisará fazer mais horas de atividade física para que sua taxa de glicose fique dentro do
aceitável (100 ou menos)?
Q2272481
Estatística
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear múltipla, onde o nível de glicose (Y) do indivíduo foi
modelado de acordo com a idade em anos (X1), número de horas de atividade física por semana
(X2) e ingestão diária de calorias por semana em milhares (X3). Suponha que foi obtida a
seguinte equação de regressão fazendo o estimador de mínimos quadrados:
Y= 80 + 2 X1 -15 X2 + 20 X3
Considere também 4 indivíduos dessa amostra:
I) Idade de 50 anos, 6 horas de atividade física por semana e ingestão de 3 mil calorias.
II) Idade de 75 anos, 4 horas de atividade física por semana e ingestão de 2 mil calorias.
III) Idade de 40 anos, 2 horas de atividade física por semana e ingestão de 4 mil calorias.
IV) Idade de 30 anos, 8 horas de atividade física por semana e ingestão de 5 mil calorias.
De acordo com as informações acima, responda a questão.
De acordo com a equação de regressão, quais indivíduos têm o mesmo valor esperado de
glicose?
Q2272477
Estatística
Ao fazer o ajuste do modelo de regressão, foi obtida a seguinte reta apresentada na figura
abaixo:
De acordo com a figura, os valores estimados do Intercepto (alpha) e coeficiente angular (beta) são dados respectivamente por
De acordo com a figura, os valores estimados do Intercepto (alpha) e coeficiente angular (beta) são dados respectivamente por
Q2269434
Estatística
Um gerente de vendas está analisando a relação entre o investimento em publicidade em milhares de
reais (variável independente, X) e as vendas mensais em milhares de reais (variável dependente, Y) de
um determinado produto. Ele coleta dados de 20 meses e ajusta um modelo de regressão linear simples
para os dados. A partir desses dados foram calculados
Os valores de A, B e C na tabela definida acima são:
Os valores de A, B e C na tabela definida acima são:
Q2269433
Estatística
Um pesquisador está analisando a relação entre o número de horas de estudo e o desempenho em um
teste de matemática. Ele coletou dados de 10 alunos, registrando o número de horas de estudo (variável
independente, X) e a pontuação no teste (variável dependente, Y). Considere que:
Indique a reta de regressão linear simples ajustada em base aos estimadores de mínimos quadrados ordinários.
Indique a reta de regressão linear simples ajustada em base aos estimadores de mínimos quadrados ordinários.
Q2269419
Estatística
Um pesquisador decide estudar a relação de uma
variável dependente Y e uma variável independente
X através de uma análise de regressão linear. Ele
observa uma amostra de tamanho 22 do par (X, Y),
e faz um gráfico de dispersão entre os pontos dessa
amostra, que é apresentado a seguir:
Com relação aos pares de pontos destacados com símbolo x e triângulo, pode-se afirmar:
Com relação aos pares de pontos destacados com símbolo x e triângulo, pode-se afirmar:
Q2269418
Estatística
Uma pesquisa foi realizada para analisar a
relação entre a quantidade de horas de estudo
semanal (variável independente) e o desempenho
acadêmico (variável dependente) dos estudantes
de uma universidade. Um modelo de regressão
linear simples foi ajustado para uma amostra de
tamanho 500, e os seguintes resultados foram
obtidos:
I - Coeficiente estimado para a variável horas de estudo (x): 0.75.
II - Erro padrão do coeficiente estimado para a variável horas de estudo: 0.05.
Com base nessas informações, selecione a alternativa correta com relação ao coeficiente estimado para a variável de estudo.
I - Coeficiente estimado para a variável horas de estudo (x): 0.75.
II - Erro padrão do coeficiente estimado para a variável horas de estudo: 0.05.
Com base nessas informações, selecione a alternativa correta com relação ao coeficiente estimado para a variável de estudo.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239572
Estatística
No ajuste de uma reta de regressão linear simples pelo
método dos mínimos quadrados de uma variável Y em uma
variável X, o coeficiente de determinação observado foi igual a
0,0625.
Nesse caso hipotético, o módulo do coeficiente de correlação amostral entre X e Y é igual a
Nesse caso hipotético, o módulo do coeficiente de correlação amostral entre X e Y é igual a
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239567
Estatística
Considerados os dados apresentados no texto 6A3-I, é correto
afirmar que a correlação linear entre a variável regressora e a
variável dependente Y é
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239566
Estatística
A partir dos dados apresentados no texto 6A3-I, é correto
afirmar que o coeficiente de determinação R2
referente à reta
de regressão linear simples da variável Y sobre a variável X é
igual a
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239565
Estatística
Uma pesquisa médica investigou a relação entre a idade
de um paciente, em anos, e o tempo, em segundos, que ele levava
para reagir a certo estímulo. A partir dos dados observados,
obteve-se a equação Y = 80,5 + 0,9X, em que X corresponde à
idade do paciente e Y corresponde ao tempo de reação do
paciente, como modelo de regressão linear simples ajustado.
Com base nessa situação hipotética e sabendo que as estimativas
dos coeficientes do referido modelo foram obtidas pelo método
dos mínimos quadrados ordinários, julgue os itens seguintes.
I A correlação linear entre as variáveis X e Y é positiva.
II Estima-se que, a cada aumento de 1 ano na idade do paciente, o tempo de reação esperado aumenta em 0,9 segundo.
III Caso um paciente de 30 anos de idade apresente tempo de resposta de 100 segundos, o valor absoluto da diferença entre o valor efetivo e o valor previsto é de 7,5 segundos.
Assinale a opção correta.
I A correlação linear entre as variáveis X e Y é positiva.
II Estima-se que, a cada aumento de 1 ano na idade do paciente, o tempo de reação esperado aumenta em 0,9 segundo.
III Caso um paciente de 30 anos de idade apresente tempo de resposta de 100 segundos, o valor absoluto da diferença entre o valor efetivo e o valor previsto é de 7,5 segundos.
Assinale a opção correta.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228747
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
A estimativa da variância do erro aleatório ∈ é igual ou
inferior a 2.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228746
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
As variáveis x e y possuem o mesmo desvio padrão
amostral.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228745
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as
variáveis x e y é igual ou superior a 0,85.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228744
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
A média amostral da variável é igual a 3.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228743
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Com base na análise de variância (ANOVA), é correto afirmar que o valor da estatística F de Snedecor para testar a hipótese nula H0 : a = 0 contra a hipótese alternativa H1 : a ≠ 0 é igual a 8,1.
Q2199652
Estatística
Um engenheiro eletricista realizou um estudo para
investigar a relação entre a diferença de potencial (Y),
medida em volts, entre dois pontos de um resistor e a
corrente elétrica (X), medida em ampère, que passa por ele.
O estudo envolveu a coleta de cinco amostras. A partir dos
dados coletados, foram obtidas as seguintes estatísticas: ΣXk = 15,5; ΣYk = 31; ΣXkYk = 112,5; ΣXk 2
= 56,25;
e ΣYk 2
= 225. Com o objetivo de analisar essa relação, o
engenheiro utilizou um modelo de regressão linear simples
na forma Y = a + bX + ε , em que ε representa o erro
aleatório, com média 0 e desvio-padrão σ.
Com base nessa situação hipotética, assinale a alternativa que apresenta as estimativas dos mínimos quadrados ordinários para os coeficientes a, em ohm (volts por ampère), e b, em volts, do modelo de regressão linear simples.
Com base nessa situação hipotética, assinale a alternativa que apresenta as estimativas dos mínimos quadrados ordinários para os coeficientes a, em ohm (volts por ampère), e b, em volts, do modelo de regressão linear simples.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
SEFAZ-MT
Prova:
FGV - 2023 - SEFAZ- MT - Fiscal de Tributos Estaduais (FTE) - Tarde |
Q2181814
Estatística
Em modelos de regressão linear, afirma-se que há heterocedasticidade quando
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