Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
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Um modelo de regressão linear múltipla tem a forma y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε, em que β0, β1 e β2 são os coeficientes do modelo e ε denota o erro aleatório normal com média nula e desvio padrão σ. As variáveis regressoras X1 e X2 são ortogonais. O quadro a seguir mostra as estimativas dos coeficientes do modelo obtidas pelo método da máxima verossimilhança a partir de uma amostra de tamanho n = 20. Nesse quadro, para cada coeficiente βk, k = 0, 1, 2, a razão t refere-se ao seu teste de significância H0 : βk = 0 versus H1 : βk … 0.
Com base nessas informações e no quadro apresentado, julgue o próximo item.
Retirando-se a variável X2, o modelo ajustado é uma reta
de regressão na forma 
Um modelo de regressão linear múltipla tem a forma y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε, em que β0, β1 e β2 são os coeficientes do modelo e ε denota o erro aleatório normal com média nula e desvio padrão σ. As variáveis regressoras X1 e X2 são ortogonais. O quadro a seguir mostra as estimativas dos coeficientes do modelo obtidas pelo método da máxima verossimilhança a partir de uma amostra de tamanho n = 20. Nesse quadro, para cada coeficiente βk, k = 0, 1, 2, a razão t refere-se ao seu teste de significância H0 : βk = 0 versus H1 : βk … 0.
Com base nessas informações e no quadro apresentado, julgue o próximo item.
A razão t referente à estimativa do coeficiente β2 possui
20 graus de liberdade.
Um estudo considerou um modelo de regressão linear simples na forma y = 0,8x + b + ε, em que y é a variável dependente, x representa a variável explicativa do modelo, o coeficiente b denomina-se intercepto e ε é um erro aleatório que possui média nula e desvio padrão σ. Sabe-se que a variável y segue a distribuição normal padrão e que o modelo apresenta coeficiente de determinação R2 igual a 85%. Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
O intercepto do referido modelo é igual ou superior a 0,8
A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.
O poder de um teste estatístico varia conforme o tamanho
amostral.
A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.
Sendo α o nível de significância de um teste estatístico,
seu valor será sempre constante em 0,05.
A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.
A hipótese alternativa (Ha) é direcional em um teste unicaudal
A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.
A hipótese nula (H0) e a hipótese alternativa (Ha) são
mutuamente excludentes.
Em uma turma de Mestrado, o professor atribuiu as seguintes notas aos seus 11 alunos na disciplina de Probabilidade e Estatística X=(6, 6, 7, 5, 10, 8, 8, 6, 5, 8, 8)
A média e variância dessas notas são, respectivamente:
Suponha que para estimar e testar a diferença entre as médias de duas populações cujas características são independentes sejam extraídas duas amostras. Os tamanhos de amostra são n = 36 e m = 64, para X e Y, respectivamente. Como resultado da seleção, chega-se a ̅ X = 20 e Ȳ = 17. Além disso, sabe-se que as variâncias populacionais são σ2x = σ2y = 100.
Em módulo, a estatística amostral para fins de estimação e inferência é:
Para duas variáveis X e Y, foi ajustado o modelo na estrutura Y= a + bX. A hipótese de existência de regressão foi comprovada a partir de ANOVA abaixo, ao nível de significância de 5%.
Considerando os resultados da Análise de Variância (ANOVA), pode-se então afirmar que: O coeficiente
de explicação R2
que representa a medida descritiva da qualidade do ajuste, é de:
será o
melhor estimador linear não tendencioso do verdadeiro
parâmetro populacional β1
. Entretanto, qual será a
implicação se a hipótese de homocedasticidade for
violada? Yi=β0+β1 X1i+β2 X21i +ui
onde Yi é o valor do salário mensal, medido em R$; X1i é o número de anos de escolaridade do indivíduo; β0 ,β1 e β2 são os parâmetros a serem estimados e ui é o componente de erro. A partir de uma amostra aleatória simples, o modelo foi estimado utilizando o método de mínimos quadrados ordinários. A equação de regressão, já apresentada na sua versão final, com as estimativas dos parâmetros e os respectivos erros-padrão entre parênteses, é a seguinte:
Considerando que um indivíduo com ensino médio completo possui, em média, 11 anos de escolaridade, qual é o impacto, em R$, considerando tudo mais constante, de um ano a mais de educação sobre o salário mensal deste indivíduo?
Um estatístico pretende verificar a relação entre o nível de renda da população (em R$ milhões) de algumas
cidades do Estado do Amazonas, com base no número de habitantes destas cidades (em milhares). Nesta
verificação, será utilizado o modelo de regressão linear simples: ŷi = 3,4979 + 0,5781xi, sendo os
coeficientes de regressão calculados pelo método dos mínimos quadrados, e considerando os seguintes
valores: n = 20; 
Marque o item que apresenta o coeficiente de determinação desta regressão linear:
Em duas pesquisas independentes sobre educação em um município foram selecionados aleatoriamente alunos de quinto ano do ensino fundamental de todas escolas do município para realizarem provas de sondagem (as provas são idênticas nas duas pesquisas). A média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova de uma pesquisa foi 6,6, enquanto que a média aritmética simples das notas obtidas pelos alunos que realizaram a prova da outra pesquisa foi 5,4.
O seguinte teste de hipótese foi desenhado:
◾ Hipótese H0 : A média da população é igual a 6,6.
◾ Hipótese H1 : A média da população é igual a 5,4.
Serão aleatoriamente selecionadas 10 provas e calculada a média X dessas 10 provas.
Se X > 6 será aceita a hipótese H0 , caso contrário, será rejeitada a hipótese H0 .
Foi calculado que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO I é de 5,3%, e que a probabilidade de se cometer o ERRO DE TIPO II é de 4,3%.
Ao realizar o teste de hipóteses acima, se encontrou X = 6,2.
Analise a frase abaixo a respeito do experimento e do teste de hipóteses:
Devemos …………………… que a média da população é 6,6, mas temos ……… de probabilidade de estarmos …………………… .
Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas do texto.
Determinado estudo considerou um modelo de regressão linear simples na forma yi = β0 + β1xi + εi , em que yi representa o número de leitos por habitante existente no município i; xi representa um indicador de qualidade de vida referente a esse mesmo município i, para i = 1, ..., n. A componente εi representa um erro aleatório com média 0 e variância σ2 . A tabela a seguir mostra a tabela ANOVA resultante do ajuste desse modelo pelo método dos mínimos quadrados ordinários.
A partir das informações e da tabela apresentadas, julgue o item subsequente.
O desvio padrão amostral do número de leitos por habitante foi
superior a 10 leitos por habitante.
Determinado estudo considerou um modelo de regressão linear simples na forma yi = β0 + β1xi + εi , em que yi representa o número de leitos por habitante existente no município i; xi representa um indicador de qualidade de vida referente a esse mesmo município i, para i = 1, ..., n. A componente εi representa um erro aleatório com média 0 e variância σ2 . A tabela a seguir mostra a tabela ANOVA resultante do ajuste desse modelo pelo método dos mínimos quadrados ordinários.
A partir das informações e da tabela apresentadas, julgue o item subsequente.
A razão F da tabela ANOVA refere-se ao teste de significância
estatística do intercepto β0, em que se testa a hipótese nula
H0 : β0 = 0 contra a hipótese alternativa HA : β0 ≠ 0.
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