Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
Foram encontradas 571 questões
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-SE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2014 - TJ-SE - Analista Judiciário - Estatística |
Q410755
Estatística
Texto associado
Para verificar se a escolaridade dos servidores de determinado tribunal estaria relacionada à eficiência no atendimento ao público, um analista pesquisou alguns servidores, dispondo as informações obtidas na tabela a seguir.
Com base nessas informações e considerando que a escolaridade de cada servidor entrevistado, apresentada na tabela, corresponda à maior escolaridade que possui, julgue os itens seguintes.
Os valores esperados na hipótese de independência da diagonal principal da tabela de dados são, respectivamente, 7, 6, 26 e 38,8.
Os valores esperados na hipótese de independência da diagonal principal da tabela de dados são, respectivamente, 7, 6, 26 e 38,8.
Ano: 2014
Banca:
FGV
Órgão:
DPE-RJ
Prova:
FGV - 2014 - DPE-RJ - Técnico Superior Especializado - Estatística |
Q399357
Estatística
Num modelo de regressão linear, que relaciona o número de atendimentos da Defensoria (explicada) com a renda e a faixa etária da população alvo (ambas explicativas), foram então estimados, com algumas omissões, os seguintes valores para fins de Análise da Variância
Assim sendo, temos
Assim sendo, temos
Ano: 2014
Banca:
FGV
Órgão:
DPE-RJ
Prova:
FGV - 2014 - DPE-RJ - Técnico Superior Especializado - Estatística |
Q399349
Estatística
Suponha que para a realização de um teste de hipóteses sobre determinado parâmetro estão disponíveis duas alternativas. Na tabela abaixo são apresentadas as probabilidades de rejeição da hipótese nula quando ela é falsa.
Testes Simulações do Valor Verdadeiro do Parâmetro
Alternativos θ1 θ2 θ3 θ4 θ5
Testes Simulações do Valor Verdadeiro do Parâmetro
Alternativos θ1 θ2 θ3 θ4 θ5
Pr(alternativa 1) 0,73 0,84 0,92 0,95 0,98
Pr(alternativa 2) 0,68 0,80 0,85 0,91 0,97
Então, pode-se afirmar que
Q372479
Estatística
Texto associado
Uma frota de veículos de mesmo modelo de uma empresa foi abastecida com o mesmo tipo de combustível. Para saber se há relação entre a distância percorrida em quilômetros pelo veículo e a quantidade de combustível gasto em litros, ajustou-se o modelo de regressão linear simples;
Y = β0 + β1 X + ξ
onde Y = quantidade de combustível gasto em litros e
X = distância percorrida em km
Os resultados obtidos foram:
Y = β0 + β1 X + ξ
onde Y = quantidade de combustível gasto em litros e
X = distância percorrida em km
Os resultados obtidos foram:
Com base nos resultados acima, tem-se que:
Ano: 2013
Banca:
IBFC
Órgão:
EBSERH
Prova:
IBFC - 2013 - EBSERH - Analista Administrativo - Estatística |
Q2885028
Estatística
Texto associado
Os dados a seguir referem-se às questões de 26 a 29.
Para analisar o consumo de combustível de um automóvel foram efetuadas 7 viagens, tendo-se registrado a distância percorrida (km) e o consumo (l), obtendo-se, então, os 7 pares de valores seguintes:
A função linear estimada equivale a :
Q827143
Estatística
Com relação à teoria geral da estimação de parâmetros, assinale a alternativa que corresponde a uma das propriedades
desejáveis para um estimador.
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 12ª Região (SC)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 12ª Região (SC) - Analista Judiciário - Estatística |
Q783175
Estatística
A variável aleatória bidimensional (X,Y) tem função de probabilidade dada por:
A variância da variável aleatória (X − Y) é igual a
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 12ª Região (SC)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 12ª Região (SC) - Analista Judiciário - Estatística |
Q783173
Estatística
Um modelo de regressão linear múltipla, com intercepto, consiste de uma variável dependente, 3 variáveis explicativas e com
base em 12 observações. As estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados e o
valor encontrado da estatística F (F calculado) utilizado para testar a existência da regressão foi igual a 14. O coeficiente de
explicação (R2), definido como sendo o resultado da divisão da variação explicada pela variação total, é, em %, igual a
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 12ª Região (SC)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 12ª Região (SC) - Analista Judiciário - Estatística |
Q783172
Estatística
Pelo quadro da análise de variância correspondente a um modelo de regressão linear simples, foram extraídas as seguintes
informações: Fonte de variação Soma dos quadrados
Devido à regressão 576
Residual 200
Total 776
As estimativas do coeficiente linear (α) e do coeficiente angular (β) da reta foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados,
com base em 10 observações. O valor encontrado para a estimativa de β foi igual a 1,5. Para testar a existência da
regressão, a um determinado nível de significância, optou-se pelo teste t de Student, em que foram formuladas as hipóteses
H0: β = 0 (hipótese nula) e H1: β ≠ 0 (hipótese alternativa). O valor do t calculado utilizado para comparação com o respectivo t
tabelado é igual a
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 5ª Região (BA)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 5ª Região (BA) - Analista Judiciário - Estatística |
Q782453
Estatística
Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se o ajustamento do modelo linear Zi = α + βXi + γYi +εi
, i = 1, 2, 3, ... , em
que Z é a variável dependente, X e Y são as variáveis explicativas, i corresponde a i-ésima observação, α, β e γ são parâmetros
desconhecidos e εi
o erro aleatório, com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear múltipla. O ajustamento
foi encontrado com base em uma amostra aleatória de 20 ternos (Xi
, Yi
, Zi
) apurando-se as estimativas de α, β e γ.
Dados do correspondente quadro de análise de variância:
A estimativa da variância populacional do modelo teórico (σ² ), com base nos dados da amostra, é igual a
Dados do correspondente quadro de análise de variância:
A estimativa da variância populacional do modelo teórico (σ² ), com base nos dados da amostra, é igual a
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 5ª Região (BA)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 5ª Região (BA) - Analista Judiciário - Estatística |
Q782452
Estatística
O modelo linear Yt = α + βt + εt
, t = 1, 2, 3, ... , é utilizado para prever a venda (Yt
), em milhares de reais, de um produto no ano
(2002 + t). α e β são parâmetros desconhecidos e εt
é o erro aleatório com as respectivas hipóteses da regressão linear simples.
As estimativas de α e β foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados, com base nas observações das vendas de 2003 a
2012. Dados: 
Considerando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, a previsão do primeiro ano em que a venda irá superar R$ 60.000,00 será em
Considerando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, a previsão do primeiro ano em que a venda irá superar R$ 60.000,00 será em
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 5ª Região (BA)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 5ª Região (BA) - Analista Judiciário - Estatística |
Q782450
Estatística
O número de automóveis alugados por uma locadora de veículos, que não funciona nem sábado nem domingo, durante os dias
de uma determinada semana, está indicado pela tabela abaixo. Deseja-se testar a hipótese se o número de automóveis alugados
não depende do dia da semana, com a utilização do teste de qui-quadrado e adotando, como frequência esperada por
dia, a média diária realizada na semana.
Verificou-se que o qui-quadrado observado (Q) apresentou um valor inferior ao valor do qui-quadrado tabelado para o nível de significância de 5% com o respectivo número dos graus de liberdade. É correto afirmar, então, que ao nível de significância de 5%, a conclusão do teste é que o número de automóveis alugados
Verificou-se que o qui-quadrado observado (Q) apresentou um valor inferior ao valor do qui-quadrado tabelado para o nível de significância de 5% com o respectivo número dos graus de liberdade. É correto afirmar, então, que ao nível de significância de 5%, a conclusão do teste é que o número de automóveis alugados
Q553839
Estatística
Uma grande empresa com uma unidade central e três
filiais está interessada em comparar a média de horas
não trabalhadas devido a afastamento por motivos de
saúde de seus trabalhadores, entre suas quatro
unidades. Assinale a alternativa abaixo que mostre o
melhor teste estatístico para essa comparação.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANTT
Prova:
CESPE - 2013 - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Estatística |
Q536045
Estatística
Texto associado
Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.
Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.
Por meio do método estatístico análise de variância (ANOVA), é possível testar, por exemplo, a hipótese nula β1 = β2 = β3 = 0.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANTT
Prova:
CESPE - 2013 - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Estatística |
Q536036
Estatística
Os testes estatísticos são bastante úteis na etapa de diagnósticos do processo de modelagem estatística de dados, pois permitem avaliar aspectos como independência, normalidade, homogeneidade e aderência dos dados, entre várias outras hipóteses. Considerando que X e Y representam variáveis quantitativas e que A e B denotam variáveis qualitativas, julgue o seguinte item, a respeito de testes de hipóteses.
O teste bilateral de Kolmogorov-Smirnov é um método não paramétrico que permite avaliar a hipótese de independência entre as variáveis X e Y.
O teste bilateral de Kolmogorov-Smirnov é um método não paramétrico que permite avaliar a hipótese de independência entre as variáveis X e Y.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANTT
Prova:
CESPE - 2013 - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Estatística |
Q536035
Estatística
Os testes estatísticos são bastante úteis na etapa de diagnósticos do processo de modelagem estatística de dados, pois permitem avaliar aspectos como independência, normalidade, homogeneidade e aderência dos dados, entre várias outras hipóteses. Considerando que X e Y representam variáveis quantitativas e que A e B denotam variáveis qualitativas, julgue o seguinte item, a respeito de testes de hipóteses.
Não é possível aplicar a estatística qui-quadrado de Pearson para testar a hipótese de independência entre X e Y.
Não é possível aplicar a estatística qui-quadrado de Pearson para testar a hipótese de independência entre X e Y.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANTT
Prova:
CESPE - 2013 - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Economia |
Q447646
Estatística
Considere um modelo de regressão linear na forma matricial:
Y = Xß + ε
em que X é uma matriz n × k, ß é um vetor k × 1 e ε é um vetor n × 1.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
O estimador de ß pelo método dos mínimos quadrados ordinários é b = (X’X) -1 (X’Y), em que X’ representa a matriz transposta de X.
Y = Xß + ε
em que X é uma matriz n × k, ß é um vetor k × 1 e ε é um vetor n × 1.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
O estimador de ß pelo método dos mínimos quadrados ordinários é b = (X’X) -1 (X’Y), em que X’ representa a matriz transposta de X.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANTT
Prova:
CESPE - 2013 - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Economia |
Q447645
Estatística
Considere um modelo de regressão linear na forma matricial:
Y = Xß + ε
em que X é uma matriz n × k, ß é um vetor k × 1 e ε é um vetor n × 1.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
Se todas as hipóteses de um modelo de regressão linear forem satisfeitas, será correto afirmar que, pelo teorema de Gauss-Markov, o estimador apurado pelo método de mínimos quadrados ordinários é o mais eficiente estimador linear de ß.
Y = Xß + ε
em que X é uma matriz n × k, ß é um vetor k × 1 e ε é um vetor n × 1.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
Se todas as hipóteses de um modelo de regressão linear forem satisfeitas, será correto afirmar que, pelo teorema de Gauss-Markov, o estimador apurado pelo método de mínimos quadrados ordinários é o mais eficiente estimador linear de ß.
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440564
Estatística
Suponha que a taxa de desemprego trimestral (ut ) seja explicada pelo PIB trimestral (PIBt ) e pela taxa trimestral de inflação (pt ). No entanto, o desemprego pode ter comportamento sazonal. Assim, um analista resolve estimar o seguinte modelo:
em que trim1, trim2 e trim3 são variáveis dummies para o primeiro, segundo e terceiro trimestres, respectivamente, e et é o termo aleatório.
Os interceptos do terceiro e do quarto trimestres são iguais, respectivamente, a
em que trim1, trim2 e trim3 são variáveis dummies para o primeiro, segundo e terceiro trimestres, respectivamente, e et é o termo aleatório.
Os interceptos do terceiro e do quarto trimestres são iguais, respectivamente, a
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Estatística |
Q440560
Estatística
Texto associado
Um modelo de regressão linear Y= β0+ β1X + ∈ (Y = peso, em kg, e X = altura, em cm) foi definido para estudar a relação
entre peso e altura de crianças com menos de 1 ano das unidades da federação (POF-2002-2003) e forneceu os resultados
abaixo com alguns campos em branco.
entre peso e altura de crianças com menos de 1 ano das unidades da federação (POF-2002-2003) e forneceu os resultados
abaixo com alguns campos em branco.
Usando o modelo de regressão linear estimado, tem-se que o peso médio, em kg, de uma criança com menos de 1 ano com altura 64,5 cm é
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