Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
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Identifique abaixo as afirmativas verdadeiras ( V ) e as falsas ( F ) a respeito do coeficiente de determinação R2.
( ) O R2 está sempre entre os valores 0 e 1. ( ) O R2 pode atingir valores de –1 a 1, dependendo da força da correlação entre as variáveis. ( ) Se aumentarmos o número de variáveis independentes, o coeficiente R2 pode aumentar ou permanecer igual, mas nunca decrescer. ( ) O R2 indica a porcentagem em que a variação explicada pela regressão representa da variação total.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.
( ) São modelos caracterizados por conter efeitos aleatórios e efeitos fixos. ( ) São usados para conjuntos de dados com estrutura multinível, ou seja, para análise de dados com estrutura hierárquica. ( ) Podem existir em casos onde existem somente efeitos aleatórios nas variáveis preditoras do modelo.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo
Assinale a alternativa que indica o valor mais próximo do Fcalculado.
Wi = 0,5 + 0,1*Ei + 0,2*Di + ui,
em que wi é o logaritmo neperiano do salário, Ei é o logaritmo neperiano dos anos de estudo e Di é uma variável binária igual a 1 se homem e a 0 se mulher.
Considere que todas as estimativas são estatisticamente significativas a 1%.
A partir das estimativas acima, é possível concluir que, em média,
Y = XB + u,
sendo Y um vetor nx1, X uma matriz nxk, B um vetor kx1 e u um vetor nx1. Y é a variável dependente, X representa um conjunto de regressores, B os parâmetros populacionais do modelo e u o termo aleatório.
As hipóteses a seguir são necessárias para que o estimador de MQO de B seja não viesado, à exceção de uma. Assinale-a.
Considere o modelo de regressão linear simples:
yi = a + bxi + ui,
em que y é a variável dependente, x é a variável explicativa, a é ointercepto, b é o coeficiente de inclinação e u, o termo aleatóriodo modelo.
A partir de uma amostra aleatória, obtém-se as seguintesinformações:
Assim, os estimadores dos parâmetros α e b que minimizam asoma dos quadrados dos resíduos são, respectivamente, iguais a
I. Usar a equação de regressão para predições, mesmo que o gráfico da reta de regressão no diagrama de dispersão não indicar que a reta de regressão se ajusta aos dados de maneira razoavelmente boa. II. Usar a equação de regressão para predições apenas se o coeficiente de correlação linear r indicar que há uma correlação linear entre as duas variáveis. III. Usar a equação de regressão para predições apenas se os dados não forem muito além do alcance dos dados amostrais disponíveis.
Está CORRETO apenas o que se afirma em:
Um estudo sobre o transporte de determinada carga pela modalidade rodoviária considerou um modelo de regressão linear múltipla sob a forma y = β0 + β1x1+ β2x2 + ∈ no qual y representa a quantidade mensal de toneladas transportada de um porto para uma refinaria; x1 e x2 representam variáveis regressoras; e ∈, um erro aleatório que segue uma distribuição normal com média zero e variância σ2 .
Com base nessas informações e na tabela de análise de variância (ANOVA), apresentada acima, que se refere ao modelo em tela, cujos coeficientes foram estimados pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
Se ŷ representa o modelo ajustado, então a variância de ŷ é igual à variância de E.
Um estudo sobre o transporte de determinada carga pela modalidade rodoviária considerou um modelo de regressão linear múltipla sob a forma y = β0 + β1x1+ β2x2 + ∈ no qual y representa a quantidade mensal de toneladas transportada de um porto para uma refinaria; x1 e x2 representam variáveis regressoras; e ∈, um erro aleatório que segue uma distribuição normal com média zero e variância σ2 .
Com base nessas informações e na tabela de análise de variância (ANOVA), apresentada acima, que se refere ao modelo em tela, cujos coeficientes foram estimados pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
g1 = 2
Um estudo sobre o transporte de determinada carga pela modalidade rodoviária considerou um modelo de regressão linear múltipla sob a forma y = β0 + β1x1+ β2x2 + ∈ no qual y representa a quantidade mensal de toneladas transportada de um porto para uma refinaria; x1 e x2 representam variáveis regressoras; e ∈, um erro aleatório que segue uma distribuição normal com média zero e variância σ2 .
Com base nessas informações e na tabela de análise de variância (ANOVA), apresentada acima, que se refere ao modelo em tela, cujos coeficientes foram estimados pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue o item a seguir.
O coeficiente de determinação do modelo (R2) é igual a
0,80.
Considere um modelo de regressão linear múltipla na forma
y = Xβ + ε,
em que y representa o vetor de respostas, X denota a matriz de dados,
é o vetor de coeficientes e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Admita, ainda, que cada elemento do vetor ε possui média zero e variância 4. Além disso, considere que X' represente a matriz transposta de X e que a matriz inversa de X'X seja
denota o estimador de mínimos quadrados ordinários de β.
Acerca do modelo apresentado, julgue o próximo item.
Cada elemento do vetor y possui desvio padrão igual a 2.
Considere um modelo de regressão linear múltipla na forma
y = Xβ + ε,
em que y representa o vetor de respostas, X denota a matriz de dados,
é o vetor de coeficientes e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Admita, ainda, que cada elemento do vetor ε possui média zero e variância 4. Além disso, considere que X' represente a matriz transposta de X e que a matriz inversa de X'X seja
denota o estimador de mínimos quadrados ordinários de β.
Acerca do modelo apresentado, julgue o próximo item.
A covariância entre 
é igual a zero.
Considere um modelo de regressão linear múltipla na forma
y = Xβ + ε,
em que y representa o vetor de respostas, X denota a matriz de dados,
é o vetor de coeficientes e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Admita, ainda, que cada elemento do vetor ε possui média zero e variância 4. Além disso, considere que X' represente a matriz transposta de X e que a matriz inversa de X'X seja
denota o estimador de mínimos quadrados ordinários de β.
Acerca do modelo apresentado, julgue o próximo item.
Considerando a situação hipotética apresentada, julgue o item a seguir.
A correlação linear entre X e Y é igual a −1.
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Se X10 = 5, o valor projetado para a observação X12, segundo o modelo em tela, será menor que 2.
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