Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
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Assinale-a.
Uma indústria contratou um engenheiro de qualidade para realizar um experimento completamente aleatorizado com o intuito de avaliar se o tipo de equipamento usado na fabricação de certo produto tinha influência no tempo total de fabricação.
Os resultados estão dispostos na tabela a seguir.
Para a realização desse experimento, o engenheiro elaborou um teste de hipótese.
Considerando que
o valor calculado da estatística do teste é
Sabe-se que os modelos estatísticos de regressão foram construídos com base em algumas suposições.
Dessa forma, assinale a opção que apresenta a suposição que se aplica aos modelos de regressão múltipla e não está presente nos modelos de regressão simples.
Se a estimativa obtida para o parâmetro Φ1 foi 0,8, a estimativa do parâmetro Φ0 foi:
O intervalo de 95% de confiança associado ao impacto de x sobre y é (considere apenas 3 casas decimais):
Assinale a opção que melhor descreve uma diferença chave entre um processo estocástico estacionário e um não estacionário.
A estatística de teste que deve ser usada para avaliar se há diferença significativa entre os tratamentos é:
Nesse modelo, entre as opções destacadas, deve haver a presença de:
Obs. O chapéu em indica valor estimado e o traço em indica a média.
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
Considere que {(x1,y1),(x2,y2), ..., (xn,yn) } seja um conjunto de dados que pode ser modelado pelo modelo de regressão linear simples Y = β0 +β1X2 + ε, com ε∼N(0,σ²). Nesse caso, se é o resíduo para os coeficientes estimados , então
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
Para o modelo de regressão linear simples , em que , é uma variável aleatória independente de , então
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
O processo autorregressivo , com , de ordem 2, é estacionário.
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
A homoscedasticidade é condição necessária para que um
modelo de regressão linear seja não viesado.
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
Duas séries temporais, xt e yt, ambas não estacionárias e
integradas de ordem um, são cointegradas se existir uma
combinação linear entre yt e xt que seja estacionária.
De acordo com o gráfico, pode-se concluir que o coeficiente de correlação linear de Pearson é
A partir disso, o cálculo da medida que representa o coeficiente de determinação R2 é dado por: