Questões de Concurso
Para tj-se
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Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410783
Matemática
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Suponha que um modelo de regressão linear simples seja ajustado de modo que se obtenha um coeficiente de determinação próximo de 1. Nessa situação, o modelo não pode ser utilizado para previsão da variável resposta referente a valores da variável explicativa além do intervalo observado na amostra.
Suponha que um modelo de regressão linear simples seja ajustado de modo que se obtenha um coeficiente de determinação próximo de 1. Nessa situação, o modelo não pode ser utilizado para previsão da variável resposta referente a valores da variável explicativa além do intervalo observado na amostra.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410782
Estatística
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Um modelo de regressão linear múltipla com duas variáveis explicativas será inequivocamente ajustado se essas variáveis forem proporcionais.
Um modelo de regressão linear múltipla com duas variáveis explicativas será inequivocamente ajustado se essas variáveis forem proporcionais.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410781
Estatística
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Em um modelo linear simples, se a correlação entre os quantis do resíduo padronizado e uma amostra aleatória da normal padrão for alta, o modelo não terá intercepto.
Em um modelo linear simples, se a correlação entre os quantis do resíduo padronizado e uma amostra aleatória da normal padrão for alta, o modelo não terá intercepto.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410780
Estatística
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
A homocedasticidade é a propriedade conforme a qual o resíduo de um modelo de regressão tem média 0.
A homocedasticidade é a propriedade conforme a qual o resíduo de um modelo de regressão tem média 0.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410779
Estatística
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Em um modelo de regressão linear, se a variável explicativa e a variável resposta não se correlacionam, o coeficiente de determinação seria próximo de 0. Além disso, se o coeficiente de determinação fosse próximo de 0, as variáveis explicativa e resposta seriam independentes.
Em um modelo de regressão linear, se a variável explicativa e a variável resposta não se correlacionam, o coeficiente de determinação seria próximo de 0. Além disso, se o coeficiente de determinação fosse próximo de 0, as variáveis explicativa e resposta seriam independentes.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410778
Estatística
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão.
Considere que um conjunto de dados usado para o ajuste de um modelo de regressão linear simples tenha a variância da resposta igual a 4 vezes a variância da variável explicativa. Nesse caso, se o coeficiente de determinação for igual a 0,95, então o coeficiente de inclinação da reta de regressão será menor que 3,5.
Considere que um conjunto de dados usado para o ajuste de um modelo de regressão linear simples tenha a variância da resposta igual a 4 vezes a variância da variável explicativa. Nesse caso, se o coeficiente de determinação for igual a 0,95, então o coeficiente de inclinação da reta de regressão será menor que 3,5.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410777
Matemática
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão.
Se um modelo de regressão linear simples tivesse coeficiente de determinação igual a 0,75, então, nesse modelo, a soma de quadrados do resíduo seria menor que a metade da soma de quadrados totais.
Se um modelo de regressão linear simples tivesse coeficiente de determinação igual a 0,75, então, nesse modelo, a soma de quadrados do resíduo seria menor que a metade da soma de quadrados totais.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410776
Matemática
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão.
Considere que, em um modelo de regressão linear simples, o valor esperado do quadrado médio do resíduo seja dado por
, em que β1 é a inclinação da reta e σ2 é a variância da resposta. Nesse caso, se a estatística F da ANOVA para qualidade de ajuste fosse unitária para um modelo, a inclinação da reta de regressão seria nula
Considere que, em um modelo de regressão linear simples, o valor esperado do quadrado médio do resíduo seja dado por
, em que β1 é a inclinação da reta e σ2 é a variância da resposta. Nesse caso, se a estatística F da ANOVA para qualidade de ajuste fosse unitária para um modelo, a inclinação da reta de regressão seria nula
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410775
Estatística
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão.
Considere que, em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão, a soma de quadrados totais não corrigida pela média
tem associado n graus de liberdade. Nesse caso, o quadrado da média da variável resposta tem associado 2 graus de liberdade.
Considere que, em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão, a soma de quadrados totais não corrigida pela média
tem associado n graus de liberdade. Nesse caso, o quadrado da média da variável resposta tem associado 2 graus de liberdade.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410774
Estatística
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão.
Considere que em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão a esperança da soma de quadrados do resíduo é igual a 15 vezes a variância da variável resposta. Nesse caso, o tamanho amostral é inferior a 20 unidades.
Considere que em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão a esperança da soma de quadrados do resíduo é igual a 15 vezes a variância da variável resposta. Nesse caso, o tamanho amostral é inferior a 20 unidades.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410773
Matemática
Com relação à inferência para os parâmetros de modelos de regressão linear, julgue os seguintes itens.
Considere que um analista judiciário cometeu um equívoco na especificação de um modelo de regressão linear simples, de modo que a variável explicativa, que era categorizada, foi codificada com os valores 1 e 2 e tratada como uma variável discreta. Nesse caso, se, para corrigir o erro, o analista transformou a variável em uma dummy, então essa transformação alterou o coeficiente de determinação do modelo.
Considere que um analista judiciário cometeu um equívoco na especificação de um modelo de regressão linear simples, de modo que a variável explicativa, que era categorizada, foi codificada com os valores 1 e 2 e tratada como uma variável discreta. Nesse caso, se, para corrigir o erro, o analista transformou a variável em uma dummy, então essa transformação alterou o coeficiente de determinação do modelo.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410772
Matemática
Com relação à inferência para os parâmetros de modelos de regressão linear, julgue os seguintes itens.
Se o coeficiente de inclinação da reta de um modelo de regressão linear simples pode ser escrito como
em que 
para i = 1, ...,n,então 
Se o coeficiente de inclinação da reta de um modelo de regressão linear simples pode ser escrito como
em que para i = 1, ...,n,então
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410771
Matemática
Com relação à inferência para os parâmetros de modelos de regressão linear, julgue os seguintes itens.
Em um modelo de regressão linear simples, a média dos valores observados na variável resposta é maior que a média dos valores preditos.
Em um modelo de regressão linear simples, a média dos valores observados na variável resposta é maior que a média dos valores preditos.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410770
Matemática
Com relação à inferência para os parâmetros de modelos de regressão linear, julgue os seguintes itens.
Em um modelo de regressão linear simples, com resposta Y e variável explicativa X, o valor esperado para a variável resposta no ponto X =
será igual a 
.
Em um modelo de regressão linear simples, com resposta Y e variável explicativa X, o valor esperado para a variável resposta no ponto X =
será igual a .
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410769
Matemática
Com relação aos modelos de regressão, julgue os itens subsecutivos.
Em um modelo de regressão linear, a variância associada às estimativas obtidas pelo método da máxima verossimilhança é menor que as variâncias associadas às estimativas obtidas por mínimos quadrados.
Em um modelo de regressão linear, a variância associada às estimativas obtidas pelo método da máxima verossimilhança é menor que as variâncias associadas às estimativas obtidas por mínimos quadrados.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410768
Estatística
Com relação aos modelos de regressão, julgue os itens subsecutivos.
Suponha que um advogado pretenda estimar o valor concedido para processos de danos morais com relação à idade do proponente. Para isso, ele observou que a relação entre essas variáveis é descrita por Y = -3.500 + 100 . X. Suponha, ainda, que com o objetivo de simplificar a interpretação do modelo, o advogado decida considerar uma nova variável, Z = X - 35, como regressora, criando um modelo com intercepto igual a zero. Nessa situação, é correto afirmar que a variância dos estimadores permanece inalterada
Suponha que um advogado pretenda estimar o valor concedido para processos de danos morais com relação à idade do proponente. Para isso, ele observou que a relação entre essas variáveis é descrita por Y = -3.500 + 100 . X. Suponha, ainda, que com o objetivo de simplificar a interpretação do modelo, o advogado decida considerar uma nova variável, Z = X - 35, como regressora, criando um modelo com intercepto igual a zero. Nessa situação, é correto afirmar que a variância dos estimadores permanece inalterada
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410767
Matemática
Com relação aos modelos de regressão, julgue os itens subsecutivos.
Em um modelo de regressão linear simples, o coeficiente de determinação cresce à medida que a correlação entre a variável resposta e a variável regressora aumenta.
Em um modelo de regressão linear simples, o coeficiente de determinação cresce à medida que a correlação entre a variável resposta e a variável regressora aumenta.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410766
Matemática
Com relação aos modelos de regressão, julgue os itens subsecutivos.
O estimador de mínimos quadrados para um modelo de regressão linear simples para uma variável resposta IID, é não viciado e possui mínima variância.
O estimador de mínimos quadrados para um modelo de regressão linear simples para uma variável resposta IID, é não viciado e possui mínima variância.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410765
Estatística
Texto associado
O administrador de uma organização, antes de promover um processo de treinamento de pessoal, fez um treinamento piloto com 10 empregados para verificar a eficácia da metodologia aplicada no treinamento. A tabela a seguir mostra a quantidade de processos resolvidos por cada um desses 10 empregados, numerados de 1 a 10, no mês anterior ao treinamento piloto e no mês seguinte.
Considerando as informações acima e que os dados da tabela seguem uma distribuição normal, julgue os itens subsequentes.
Sendo o valor crítico, a 95% de confiança, igual a 2,26, os dados apresentam indícios de que a metodologia produzirá ganhos de produtividade.
Sendo o valor crítico, a 95% de confiança, igual a 2,26, os dados apresentam indícios de que a metodologia produzirá ganhos de produtividade.
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410764
Estatística
Texto associado
O administrador de uma organização, antes de promover um processo de treinamento de pessoal, fez um treinamento piloto com 10 empregados para verificar a eficácia da metodologia aplicada no treinamento. A tabela a seguir mostra a quantidade de processos resolvidos por cada um desses 10 empregados, numerados de 1 a 10, no mês anterior ao treinamento piloto e no mês seguinte.
Considerando as informações acima e que os dados da tabela seguem uma distribuição normal, julgue os itens subsequentes.
O teste a ser aplicado possui 18 graus de liberdade.
O teste a ser aplicado possui 18 graus de liberdade.
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