Questões de Concurso Sobre modelos lineares em estatística

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Q3150514
Estatística Modelos lineares , Análise de variância ,
Ano: 2025 Banca: IMPARH Órgão: CGM de Fortaleza - CE Prova: IMPARH - 2025 - CGM de Fortaleza - CE - Auditor de Controle Interno - Área 5 (Estatística) |
Q3150514 Estatística
Três grupos amostrais são fornecidos, cada um com n=5 observações:
• Grupo 1: {10,12,11,13,14} • Grupo 2: {20,22,19,21,23} • Grupo 3: {30,32,31,33,34}
Calcule o valor da estatística F utilizada em Análise de Variância (ANOVA) para avaliar a diferença das médias entre grupos. É fornecido que a soma dos quadrados entre os grupos é igual a 1003.33 e a soma de quadrados total é 1033.33.
Alternativas
Q3150513
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
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:
Alternativas
Q3150512
Estatística Modelos lineares , Análise dos resíduos ,
Ano: 2025 Banca: IMPARH Órgão: CGM de Fortaleza - CE Prova: IMPARH - 2025 - CGM de Fortaleza - CE - Auditor de Controle Interno - Área 5 (Estatística) |
Q3150512 Estatística
O que são resíduos em uma análise de regressão linear e por que eles são importantes?
Alternativas
Q3150506
Estatística Modelos lineares , Inferência sobre os parâmetros ,
Ano: 2025 Banca: IMPARH Órgão: CGM de Fortaleza - CE Prova: IMPARH - 2025 - CGM de Fortaleza - CE - Auditor de Controle Interno - Área 5 (Estatística) |
Q3150506 Estatística
Como podemos fazer inferência sobre os parâmetros do modelo de regressão linear?
Alternativas
Q3150502
Estatística Modelos lineares , Testes de hipóteses para os parâmetros ,
Ano: 2025 Banca: IMPARH Órgão: CGM de Fortaleza - CE Prova: IMPARH - 2025 - CGM de Fortaleza - CE - Auditor de Controle Interno - Área 5 (Estatística) |
Q3150502 Estatística
Em testes de hipóteses, rejeitar a hipótese nula significa:
Alternativas
Q3150501
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
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:
Alternativas
Q3135823
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
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.
Alternativas
Q3112540
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
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 Captura_de tela 2024-12-17 163130.png (19×24) = 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.
Alternativas
Q3112539
Estatística Inferência estatística , Testes de hipóteses , Modelos lineares , Análise de variância
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TSE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112539 Estatística
A respeito da análise de variância, julgue o próximo item. 

Quando a hipótese nula for tal que as médias da população sejam diferentes, a suposição de igual variância também implicará que o teste se relacione com a hipótese de que as médias são obtidas da mesma população. 
Alternativas
Q3112536
Estatística Modelos lineares , Análise de variância ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TSE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112536 Estatística
A respeito da análise de variância, julgue o próximo item. 

Uma das possibilidades de delineamento em blocos é a análise de variância de duas classificações. 
Alternativas
Q3112535
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
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.
Alternativas
Q3112534
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
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. 
Alternativas
Q3112533
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
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. 
Alternativas
Q3112532
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
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. 
Alternativas
Q3112531
Estatística Modelos lineares ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TSE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112531 Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.

A equação de regressão fornece a base para determinar várias estimativas por ponto, ou seja, um intervalo de predição completo. 
Alternativas
Q3103941
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
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
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.
Alternativas
Q3088071
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-RR Prova: FGV - 2024 - TJ-RR - Analista Judiciário - Estatística |
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
Alternativas
Q3029120
Estatística Estatística descritiva (análise exploratória de dados) , Tipos de variáveis , Modelos lineares , Análise Multivariada , Definição do modelo , Regressão Linear
Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |
Q3029120 Estatística
Duas instâncias A e B de um dataset de tweets são representadas, respectivamente, por intermédio dos vetores
xA = [2, −2, 0, 1,] e xB = [−4, 0, 2, −4].
Os valores da similaridade de cosseno e da distância de Manhattan entre essas duas instâncias são, respectivamente: 
Alternativas
Q3028906
Estatística Modelos lineares , Análise de variância ,
Ano: 2024 Banca: COMVEST UFAM Órgão: UFAM Prova: COMVEST UFAM - 2024 - UFAM - Estatístico |
Q3028906 Estatística
A aplicação apropriada da Análise de Variância depende do cumprimento de um conjunto de pressupostos. Os pressupostos relativos à exigência de que os erros tenham mesma variância e que sejam não correlacionados são, respectivamente, 
Alternativas
Q3028893
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: COMVEST UFAM Órgão: UFAM Prova: COMVEST UFAM - 2024 - UFAM - Estatístico |
Q3028893 Estatística
Considere as seguintes afirmativas, referentes à Análise de Regressão:

I. A multicolinearidade ocorre quando duas variáveis do modelo, explicando o mesmo fato, contêm informações similares.
II. A autocorrelação serial nos resíduos é um dos pressupostos da Análise de Regressão e ocorre quando o efeito de uma dada variável X influencia as observações seguintes.
III. A homoscedasticidade indica que as variáveis de um modelo de regressão devem ter, obrigatoriamente, a mesma variância.
IV. As condições de normalidade dos resíduos são necessárias para a definição de intervalos de confiança e testes de significância.

Assinale a alternativa CORRETA: 
Alternativas
Respostas
1: B
2: B
3: A
4: A
5: B
6: C
7: B
8: E
9: E
10: C
11: E
12: C
13: C
14: C
15: E
16: E
17: E
18: C
19: C
20: C
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