Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
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e 
e considerando que 58,42
.
Julgue o item que se segue.
O intercepto do modelo linear é maior que 10.
e e considerando que 58,42
.
Julgue o item que se segue.
O coeficiente angular estimado é positivo.
e Var(X) = 0,2487 e considerando que 3,84 seja o valor aproximado de 
.Julgue o item a seguir.
A porcentagem estimada de estudantes cotistas é menor que 50%.
e Var(X) = 0,2487 e considerando que 3,84 seja o valor aproximado de .Julgue o item a seguir.
O coeficiente angular é significativo em nível de significância de 5%, dado que P(Z > 1,96) = 0,025.
e Var(X) = 0,2487 e considerando que 3,84 seja o valor aproximado de .Julgue o item a seguir.
O coeficiente angular da reta estimada é menor que 1,5.
e Var(X) = 0,2487 e considerando que 3,84 seja o valor aproximado de .Julgue o item a seguir.
O modelo apresentado possui 2 graus de liberdade.
e Var(X) = 0,2487 e considerando que 3,84 seja o valor aproximado de .Julgue o item seguir.
O coeficiente de determinação é maior que 0,7.
e Var(X) = 0,2487 e considerando que 3,84 seja o valor aproximado de .Julgue o item a seguir:
A variância de Y é menor que 10.
Analisando-se os quadrantes, conclui-se que
Deseja-se estudar a relação entre a quantidade de chuvas (em mm) e a produção de soja em um determinado município. Para isso, utilizou-se a técnica de regressão linear simples, sendo sua matriz de análise de variância (ANOVA) apresentada abaixo.
Dadas as hipóteses H0: µ = 8 e H1: µ ≠ 8, e sabendo-se que foi utilizada uma amostra de tamanho 25, que a variável em estudo X segue uma distribuição normal com média µ e variância 4 e que, para α = 0,05, Φ(-1,96) = 0,05 então o valor crítico para esse teste é aproximadamente 7,216.
Deseja-se estudar a relação entre a quantidade de chuvas (em mm) e a produção de soja em um determinado município. Para isso, utilizou-se a técnica de regressão linear simples, sendo sua matriz de análise de variância (ANOVA) apresentada abaixo.
Deseja-se estudar a relação entre a quantidade de chuvas (em mm) e a produção de soja em um determinado município. Para isso, utilizou-se a técnica de regressão linear simples, sendo sua matriz de análise de variância (ANOVA) apresentada abaixo.
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.
O teste bilateral de Kolmogorov-Smirnov é um método não paramétrico que permite avaliar a hipótese de independência entre as variáveis X e Y.
Não é possível aplicar a estatística qui-quadrado de Pearson para testar a hipótese de independência entre X e Y.
Em três grandes cidades de um estado foram escolhidos aleatoriamente, em cada uma, 100 eleitores. Deseja-se saber, ao nível de significância α, se o grau de satisfação do desempenho do governador depende da cidade onde os eleitores residem. Em cada cidade foi perguntado, independentemente, para cada eleitor o que ele achava do desempenho do governador. A tabela abaixo reproduz o resultado da pesquisa e sabe-se que nenhum eleitor reside em mais de uma cidade.
Utilizou-se o teste qui-quadrado para concluir se existe dependência do grau de desempenho com relação às cidades e
verificou-se que o qui-quadrado observado foi inferior ao qui-quadrado tabelado, de acordo com o nível de significância α
estabelecido. Com relação ao teste,
Para responder à questão, considere o modelo linear Yi = α + βXi + ε i sendo i a i-ésima observação, Yi a variável dependente na observação i, X i a variável explicativa na observação i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses para a regressão linear simples. Os parâmetros α e β são desconhecidos e suas estimativas (a e b, respectivamente) foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados e com base em 20 pares de observações ( Xi,Yi), i = 1, 2, ... , 20. Sabe-se que os pontos (10 ; 9,8) e (40 ; 33,8) pertencem à reta de equação Y = a + bX.
Pelo quadro de análise de variância correspondente, observa-se que
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