Questões de Concurso Sobre modelos lineares em estatística

Foram encontradas 571 questões

Q2646582 Estatística

Observação: Para as questões que assim necessitarem, há tabelas estatísticas disponibilizadas no final deste caderno.


Para responder às questões de números 57 e 58, considere o texto a seguir.


Suponha que uma análise de regressão com dados das variáveis x e y indicou correlação linear entre elas, obtendo-se para coeficientes os seguintes valores: 0,78 para o coeficiente de determinação, – 0,28 para o coeficiente de inclinação e 52,10 para o coeficiente linear (ou de interceptação).

Com relação à equação da reta de regressão, podemos usá-la para diversas estimativas. Se o fizermos para x = 60, obteremos o correspondente y. Dos valores a seguir, o que mais se aproxima de y é:

Alternativas
Q2646581 Estatística

Observação: Para as questões que assim necessitarem, há tabelas estatísticas disponibilizadas no final deste caderno.


O gráfico a seguir é o diagrama de dispersão obtido com uma amostra de trabalhadores de certa região para estudar a possível correlação entre o tempo médio de escolaridade e a renda média anual.


GRÁFICO 2


Tempo médio escolaridade X Renda média anual


Imagem associada para resolução da questão


Admitindo uma correlação linear entre as variáveis e considerando os coeficientes r de correlação e b de inclinação da reta de regressão associada, é correto afirmar que:

Alternativas
Q2563908 Estatística
Os testes estatísticos podem ser divididos em dois grandes grupos, conforme fundamentam ou não os seus cálculos na premissa de que a distribuição de frequências dos erros amostrais é normal, as variâncias são homogêneas, os efeitos dos fatores de variação são aditivos e os erros independentes. Se tudo isso ocorrer, é muito provável que a amostra seja aceitavelmente simétrica, terá com certeza apenas um ponto máximo, centrado no intervalo de classe onde está a média da distribuição, e o seu histograma de frequências terá um contorno que seguirá aproximadamente o desenho em forma de sino da curva normal. O cumprimento desses requisitos condiciona, pois, a primeira escolha do pesquisador, uma vez que, se forem preenchidos, ele poderá utilizar a estatística paramétrica, cujos testes são, em geral, mais poderosos do que os da nãoparamétrica, e, consequentemente, devem ter a preferência do investigador, quando o seu emprego for permitido. Sobre o tema apresentado, indique a afirmativa correta.  
Alternativas
Q2525719 Estatística
Considere D1 uma variável dummy cujo valor é 1, se o mês for do primeiro semestre, e 0, se for do segundo semestre; já D2 é o contrário, um, se o mês for do segundo semestre, e zero, se for do primeiro. Y representa a receita mensal.
De acordo com essas informações, assinale a alternativa correta.
Alternativas
Q2525718 Estatística
Considere a regressão simples ln y = α + βln x + ε, onde y é o preço medido em reais, e x é o peso medido em quilogramas, sendo que ln é o logaritmo natural (na base e). Se alterarmos as unidades de x de quilogramas para toneladas, o valor de beta ficará 
Alternativas
Q2525714 Estatística

Considere uma regressão y = α + βx + ε que tem R2 (coeficiente de determinação) igual a A.  A seguir, é acrescentada uma variável irrelevante z, de modo que a regressão y = α + βx + γz + ε tenha R2 igual a B.


É correto afirmar que

Alternativas
Q2432554 Estatística

De acordo com Gujarati (2000), considere o seguinte modelo linear Yi 01 X1i2 X2i+…+βkkii para assinalar a alternativa CORRETA quanto à violação das hipóteses básicas do modelo de regressão linear.

Alternativas
Q2432553 Estatística

Seja o método de mínimos quadrados ordinários (MQO) para o modelo de regressão linear múltipla: Yi = β0 + β1X1i+ β2 X2i+ εi.


É CORRETO afirmar, tomando Gujarati (2000), que:

Alternativas
Q2432025 Estatística

A relação entre variáveis aleatórias é frequentemente avaliada e estudada em estatística por meio de medições ou cálculos de correlação e técnicas de regressão.


Considere que está sendo avaliada por um estudante apenas a relação entre duas variáveis X e Y, de modo que um conjunto de pares ordenados (X; Y) são observados. A partir desses pares (X; Y), um diagrama de dispersão é obtido por meio da localização de pontos associados a cada par ordenado em um sistema de coordenadas retangulares. Em seguida, o estudante analisa esses pontos e chega a algumas conclusões.


Sabendo que R é o coeficiente de correlação linear entre X e Y, assinale a alternativa que apresenta uma conclusão coerente do estudante, conforme a sua análise e a ciência estatística.

Alternativas
Q2427719 Estatística

Um eletricista, responsável pela manutenção elétrica, vai montar n resistores em um circuito em série. Supondo que a resistência de cada resistor tenha a seguinte função: densidade de probabilidade: fR(r)=λeλ(rα), r α, estabeleça a função geradora de momentos de R.

Alternativas
Q2427706 Estatística

Foi feito um estudo entre a relação do tempo sobre a população de certa espécie de bactérias e obtiveram os seguintes resultados: x=17,5; y=2,9947; (xx)(yy)=16,199 e (xx)2=857,5. Partindo dos resultados, encontre o modelo de regressão linear do tempo sobre a população de certa espécie de bactérias:

Alternativas
Q2427340 Estatística

Com relação ao modelo de regressão linear (y = a + βx), analise as afirmativas seguintes:


I- o coeficiente β mede a inclinação da reta de regressão;

II- o coeficiente a mede o valor de y quando x é igual a zero;

III- x é a variável independente (ou variável preditora), a ser usada para explicar o comportamento de y que é a variável dependente (ou variável resposta).


Marque a alternativa correta.

Alternativas
Q2341827 Estatística
Considere um modelo de regressão linear simples, cuja reta de regressão estimada é dada por Imagem associada para resolução da questão = 0 + 0. Podemos calcular algumas quantidades para avaliar a qualidade do ajuste da equação de regressão estimada a um conjunto de dados observados, dentre elas: a soma dos quadrados dos resíduos, SQResImagem associada para resolução da questão , a soma dos quadrados da regressão, SQRegImagem associada para resolução da questão , a soma dos quadrados total, SQTotImagem associada para resolução da questão , e o coeficiente de determinação r2 , cuja fórmula, utilizando as notações anteriormente definidas, é dada por
Alternativas
Q2341826 Estatística
Considere um problema de regressão linear múltipla, commodelo dado por Y = Xβ + ε. Analisando a matriz XX,observou-se que: o valor do determinante é próximo de zero,um ou mais autovalores assumem valores pequenos, e apresença de elementos fora da diagonal principal comvalores próximos de -1 ou de 1. Tais observações indicam apresença de  
Alternativas
Q2341814 Estatística
Durante a verificação das suposições do modelo de regressão linear, os resíduos externamente studentizados (do inglês externally studentized residual) (t ) são apresentados graficamente com os valores preditos Imagem associada para resolução da questão na figura a seguir.

Imagem associada para resolução da questão


Fonte: MONTGOMERY, Douglas C.; PECK, Elizabeth A.; VINING, G. Geoffrey. Introduction to linear regression analysis. John Wiley & Sons, 2012.

Qual violação das suposições do modelo linear pode ser verificada na figura?
Alternativas
Q2341813 Estatística
Uma unidade acadêmica resolveu avaliar seus cursos de graduação, mestrado e doutorado. Uma avaliação com pontuação de 0 a 100 foi respondida por discentes dos três cursos. Na tabela a seguir é apresentado um resumo das pontuações. Realiza-se uma análise de variância (ANOVA) com o objetivo de verificar se as médias das avaliações obtidas pelos três cursos são iguais.

Imagem associada para resolução da questão


Qual o valor da estatística do teste?
Alternativas
Q2340363 Estatística
Um pesquisador deseja avaliar a significância estatística da diferença entre as médias amostrais produzidas por dois conjuntos de dados, amostras 1 e 2, conforme mostra o quadro a seguir. Esses conjuntos de dados foram obtidos por amostragem aleatória de populações normais, sendo que a primeira amostra foi retirada da população N(μ1,σ2), e a segunda foi extraída da N(μ2,σ2). As duas amostras são independentes e possuem tamanhos distintos: 21 e 31, respectivamente. O quadro também apresenta duas estimativas diferentes para a variância populacional σ2: 5 (amostra 1) e 10 (amostra 2). Nessas condições, o pesquisador deseja testar a hipótese nula H0μ1μ2 contra a hipótese alternativa H1μ1 ≠ μ2 mediante aplicação do teste (paramétrico) t de Student para comparação de duas médias.



c


Sob a hipótese nula H0μ1μ2, as amostras são combinadas para se obter uma estimativa comum para a variância populacional σ2, e o valor dessa estimativa combinada é igual a 8.


Alternativas
Q2340362 Estatística
Um pesquisador deseja avaliar a significância estatística da diferença entre as médias amostrais produzidas por dois conjuntos de dados, amostras 1 e 2, conforme mostra o quadro a seguir. Esses conjuntos de dados foram obtidos por amostragem aleatória de populações normais, sendo que a primeira amostra foi retirada da população N(μ1,σ2), e a segunda foi extraída da N(μ2,σ2). As duas amostras são independentes e possuem tamanhos distintos: 21 e 31, respectivamente. O quadro também apresenta duas estimativas diferentes para a variância populacional σ2: 5 (amostra 1) e 10 (amostra 2). Nessas condições, o pesquisador deseja testar a hipótese nula H0μ1μ2 contra a hipótese alternativa H1μ1 ≠ μ2 mediante aplicação do teste (paramétrico) t de Student para comparação de duas médias.



Considerando a situação hipotética apresentada, julgue o próximo item.



A avaliação da significância estatística da diferença entre as médias amostrais produzidas por esses dois conjuntos de dados deve ser feita com base na distribuição t de Student com 50 graus de liberdade.

Alternativas
Q2336516 Estatística
O plano amostral que consiste na divisão da população de N unidades em subconjuntos disjuntos N1, N2, ..., Nde unidades, respectivamente, tal que N = N1 + N2 + ... + Nl,  com a posterior seleção de uma amostra dentro de cada subconjunto, é denominada amostragem:
Alternativas
Q2332935 Estatística
As variáveis número de horas de treinamento preventivo e número de acidentes de trabalho foram analisadas e forneceram a seguinte equação de regressão linear: Y previsto = 8,5 – 0,006X. Esta equação permite afirmar que:
Alternativas
Respostas
121: E
122: B
123: A
124: E
125: A
126: E
127: E
128: C
129: B
130: C
131: A
132: E
133: D
134: B
135: C
136: D
137: C
138: C
139: D
140: D