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Para um estudo com o objetivo de previsão, optou-se pela utilização do modelo de regressão linear múltipla Yi = α + β1 X1i + β2 X2i + … + βk Xki + ui, i = 1, 2, …, n.
Tem-se que:
I. Y é a variável dependente,
II. X1 , X2 , …, Xk são as variáveis explicativas,
III. α, β1 , β2 , …, βK são os parâmetros desconhecidos do modelo com as respectivas estimativas obtidas pelo método dos mínimos quadrados,
IV. u é o erro aleatório,
V. i corresponde a i-ésima observação, n é o número de observações e k o número de variáveis explicativas.
Se foi detectado neste modelo um problema de multicolinearidade, então
Uma amostra aleatória (X1, X2 ) é extraída, com reposição, de uma população correspondente a uma variável aleatória X normalmente distribuída, com média µ e variância unitária. Dois estimadores não viesados, E1 = 4mX1 + 2nX2 e E2 = 2mX1 – 2nX2, são utilizados para estimar µ. Considerando somente esses 2 estimadores e sabendo que m e n são parâmetros reais, obtém-se que a variância do estimador mais eficiente é igual a
Uma população é formada pelo número de peças vendidas de um produto por uma indústria durante os 10 primeiros meses de um determinado ano e pode ser visualizada pela tabela a seguir. Esta tabela também fornece as informações dos respectivos valores do número de peças vendidas elevados ao quadrado.
Com relação aos dados desta tabela, o valor da soma da média aritmética (número de peças vendidas por mês) com a moda e com a mediana supera o valor do respectivo desvio padrão em
Com base em uma amostra aleatória de empresas do setor de comércio de um município, obteve-se informações sobre o faturamento mensal (em R$ mil, representado por X) e o total pago em impostos municipais (em R$ mil, representado por Y), sendo obtidas as estatísticas abaixo:
sxy = 5.120
sx = 320
sy = 22
Em que sx é o desvio padrão amostral de X, sy é o desvio padrão amostral de Y e sxy é a covariância
amostral de X e Y. Ao ajustar um modelo de regressão linear simples, aplicando o estimador de
mínimos quadrados ordinários, em que X é a variável independente (explicativa) e Y é a variável
dependente (explicada), estima-se que o aumento de R$ 1 no faturamento de uma empresa do setor
do comércio está associado a um aumento de quantos reais na arrecadação municipal, ou seja, qual
é a estimativa do coeficiente que multiplica X no modelo de regressão?
Considere a tabela-1 e o enunciado seguintes para responder à questão.
A tabela-1 de distribuição de frequência mostra a organização e síntese de 18 dados xi
colhidos como amostra para um
estudo estatístico, onde a coluna ƒi
é a que registra os valores das frequências, enquanto a coluna 
contém os
valores dos quadrados dos desvios.
Considere a tabela-1 e o enunciado seguintes para responder à questão.
A tabela-1 de distribuição de frequência mostra a organização e síntese de 18 dados xi
colhidos como amostra para um
estudo estatístico, onde a coluna ƒi
é a que registra os valores das frequências, enquanto a coluna contém os
valores dos quadrados dos desvios.
Os seguintes dados amostrais foram obtidos de uma pesquisa que buscou saber o comportamento de determinada ação cotada em bolsa de valores no decorrer de nove pregões.
Considerando apenas os dados amostrais apresentados, é correto afirmar que:
Sobre esse resultado e o TLC, analise as afrmativas abaixo, dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).
( ) A média converge com o número de lançamentos ao valor 3,5 mas o desvio padrão é reduzido na proporção do inverso da raiz quadrada do número de lançamentos. ( ) A variável aleatória dada pela média dos resultados dos lançamentos converge para a distribuição normal com o aumento do número de lançamentos, muito embora cada lançamento siga a distribuição uniforme entre 1 e 6 (apenas). ( ) Outliers (pontos fora do padrão), que naturalmente são permitidos como resultados, podem afetar o resultado levando a convergência a outra distribuição com o aumento do número de lançamentos.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
( ) Em um teste de hipóteses, a hipótese nula é a hipótese assumida como verdadeira para a construção do teste. ( ) Classifica-se o erro em dois tipos: o erro do tipo I - se aceitar a hipótese nula quando ela é verdadeira e, erro do tipo II - não rejeitar a hipótese alternativa quando ela é falsa. ( ) Em testes de hipóteses estatísticos, diz-se que há significância estatística ou que o resultado é estatisticamente significante quando o p-valor observado é menor que o nível de significância definido para o estudo.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
Figura: Tabela Normal das integrais da distribuição normal P(Z) entre 0 e z0 (valor de Z normalizadopela média). Para a integral entre 0 e valor z0 = 1,58 se deve extrair o termo da linha 1,5 e coluna 8.
Considere uma variável aleatória Z que obedece a distribuição de probabilidade normal com média 3 e desvio padrão 2. Utilizando a tabela normal, assinale a alternativa que corretamente apresenta a probabilidade de em uma medida aleatória o resultado Z ser maior que 4.
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