Questões de Concurso Sobre modelos lineares em estatística

Foram encontradas 535 questões

www.qconcursos.com
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
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
Q3022194
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANATEL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022194 Estatística
        Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.

        No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários representado por tem-se: 


Com base nessas informações, julgue o seguinte item.


Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q3022193
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANATEL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022193 Estatística
        Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.

        No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários representado por tem-se: 


Com base nessas informações, julgue o seguinte item.


A correlação linear de Pearson entre a variável resposta e a regressora é igual ou superior a 0,8. 

Alternativas
Q3022192
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANATEL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022192 Estatística
        Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.

        No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários representado por tem-se: 


Com base nessas informações, julgue o seguinte item.


A estimativa de δ2  é igual ou inferior a 3,5.

Alternativas
Q3022191
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANATEL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022191 Estatística
        Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.

        No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários representado por tem-se: 


Com base nessas informações, julgue o seguinte item.


A estimativa da variância de Imagem associada para resolução da questãoé igual ou superior a 0,05.

Alternativas
Q3022190
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANATEL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022190 Estatística
        Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.

        No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários representado por tem-se: 


Com base nessas informações, julgue o seguinte item.


O coeficiente de determinação do modelo (R2 ) é igual ou superior a 0,9.

Alternativas
Q3022153
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANATEL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022153 Estatística

Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.


Na presença de heterocedasticidade, os valores da estatística t são maiores que o esperado.

Alternativas
Q3022152
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANATEL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022152 Estatística

Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.


Quando se adicionam variáveis explicativas ao modelo, espera-se redução da estatística R2 .

Alternativas
Q3022151
Estatística Modelos lineares , Regressão Linear ,
Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANATEL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022151 Estatística

Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.


Mesmo na presença de multicolinearidade imperfeita, os estimadores de mínimos quadrados ordinários são os melhores estimadores lineares não viesados (BLUE – best linear unbiased estimator).

Alternativas
Respostas
1: E
2: C
3: E
4: C
5: C
6: C
7: E
8: E
9: E
10: C
11: C
12: C
13: C
14: C
15: E
16: E
17: E
18: C
19: E
20: C
www.qconcursos.com