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Suponha que determinada população de tamanho N = 100 seja
constituída pelos elementos x1, ..., x100. Para a realização de um
levantamento amostral sobre essa população, cogitam-se duas
possibilidades mostradas no quadro anterior, ambas pelo método
de amostragem aleatória simples. Se o tipo I for o escolhido,
então a amostragem será com reposição com n = 6. No entanto,
se o escolhido for o tipo II, então a amostra será sem reposição
com n = 5.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Se o tipo II for aplicado, a probabilidade de que a amostra
seja formada pelos elementos x8, x27, x70, x77, x99 é igual a 
.
Suponha que determinada população de tamanho N = 100 seja
constituída pelos elementos x1, ..., x100. Para a realização de um
levantamento amostral sobre essa população, cogitam-se duas
possibilidades mostradas no quadro anterior, ambas pelo método
de amostragem aleatória simples. Se o tipo I for o escolhido,
então a amostragem será com reposição com n = 6. No entanto,
se o escolhido for o tipo II, então a amostra será sem reposição
com n = 5.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Na amostragem do tipo I, a probabilidade de que o elemento
da população x20 constitua a amostra de tamanho n = 6 é
igual a 0,09.
Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear.
A vantagem da medida Cp de Mallows em relação às outras
medidas para a modelagem dos dados por regressão linear é
sua robustez frente a presença de muitos pontos influentes na
amostra.
Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear.
O melhor modelo candidato não necessariamente apresenta maior R2ajustado .
Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear.
O melhor modelo candidato apontado pelo critério BIC
possui 8 coeficientes.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
Para se testar a hipótese nula H0 : y = a + ε contra a hipótese alternativa H1: y = a + bx + ε, a estatística do teste F proporcionada pela tabela ANOVA é igual ou superior a 2.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O R2 ajustado é maior ou igual a 0,05.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A variância amostral da variável dependente é inferior a 12.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O coeficiente de explicação do modelo é igual a 0,99.
Considerando que ŷk denote o valor ajustado — pelo método de mínimos quadrados ordinários — da variável resposta yk de um modelo de regressão linear múltipla na forma yk = β0 + β1x1,k + β2x2,k + εk , para k ∈ {1, … ,10}; que, nesse modelo, {ε1, ..., ε10} seja um conjunto de erros aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a σ2 ; e que cada resíduo produzido pelo ajuste seja escrito como rk = yk - ŷk , julgue o próximo item.
A razão rk /ŷk é denominada resíduo padronizado.
Considerando que ŷk denote o valor ajustado — pelo método de mínimos quadrados ordinários — da variável resposta yk de um modelo de regressão linear múltipla na forma yk = β0 + β1x1,k + β2x2,k + εk , para k ∈ {1, … ,10}; que, nesse modelo, {ε1, ..., ε10} seja um conjunto de erros aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a σ2 ; e que cada resíduo produzido pelo ajuste seja escrito como rk = yk - ŷk , julgue o próximo item.
A estatística 
é uma estatística
qui-quadrado que permite avaliar a falta de ajuste
(lack-of-fit) do modelo ajustado.
Considerando que ŷk denote o valor ajustado — pelo método de mínimos quadrados ordinários — da variável resposta yk de um modelo de regressão linear múltipla na forma yk = β0 + β1x1,k + β2x2,k + εk , para k ∈ {1, … ,10}; que, nesse modelo, {ε1, ..., ε10} seja um conjunto de erros aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a σ2 ; e que cada resíduo produzido pelo ajuste seja escrito como rk = yk - ŷk , julgue o próximo item.
Os valores da sequência r1 ,…,r10 são mutuamente
independentes.
A distância D de Cook representa uma medida da influência. Em particular, essa medida é dada por
, na qual ŷk(i) denota o valor ajustado para yk , omitindo-se o
elemento i da amostra no cálculo das estimativas dos coeficientes do modelo.
Considerando essas informações e sabendo que 
= 0,01, julgue o item seguinte.
Considerando essas informações e sabendo que 
= 0,01, julgue o item seguinte.
O coeficiente de determinação do modelo (R2 ) é igual a 0,8.
Considerando essas informações e sabendo que 
= 0,01, julgue o item seguinte.
A covariância entre a variável resposta (y) e a variável
explicativa (x) é igual ou superior a 0,2.
Considerando que uma amostra aleatória simples U1 ,…,Un seja retirada de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], em que n é número ímpar, e considerando que Ūn denote a média amostral e Ũn represente a mediana amostral, julgue o item a seguir.
12n (Ūn - 0,5) converge para uma distribuição normal padrão.
Considerando que uma amostra aleatória simples U1 ,…,Un seja retirada de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], em que n é número ímpar, e considerando que Ūn denote a média amostral e Ũn represente a mediana amostral, julgue o item a seguir.
Para todo n suficientemente grande, Var[Ũn] > Var[Ūn].
Considerando que uma amostra aleatória simples U1 ,…,Un seja retirada de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], em que n é número ímpar, e considerando que Ūn denote a média amostral e Ũn represente a mediana amostral, julgue o item a seguir.
E[Ũn] = 0,5
Supondo que
para y ∈ {0, 1, 2, 3 … }, em que m >0, e M é uma variável aleatória contínua cuja função de densidade é dada por ƒM(m) = e-m , julgue o item a seguir.
Y e M são variáveis aleatórias independentes.
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