Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
Foram encontradas 535 questões
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANAC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANAC - Especialista em Regulação de Aviação Civil - Área 3 |
Q2391890
Estatística
Texto associado
Mediante a aplicação do critério de mínimos quadrados
ordinários, um analista deseja ajustar um modelo de regressão
linear simples na forma y = a + bx + ε, com variância V, em que y
representa a variável dependente, x é a variável regressora e ε
denota um erro aleatório que segue distribuição normal com
média zero. A partir de uma amostra aleatória simples de
tamanho n = 46, o analista obteve as estatísticas descritivas
mostradas na tabela a seguir.
A partir dessas informações, e sabendo que a correlação linear de Pearson entre as variáveis y e x é igual a 0,5, julgue os próximos itens.
50% da variação total de y é explicada por meio do modelo
de regressão linear simples em questão.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANAC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANAC - Especialista em Regulação de Aviação Civil - Área 3 |
Q2391889
Estatística
Texto associado
Mediante a aplicação do critério de mínimos quadrados
ordinários, um analista deseja ajustar um modelo de regressão
linear simples na forma y = a + bx + ε, com variância V, em que y
representa a variável dependente, x é a variável regressora e ε
denota um erro aleatório que segue distribuição normal com
média zero. A partir de uma amostra aleatória simples de
tamanho n = 46, o analista obteve as estatísticas descritivas
mostradas na tabela a seguir.
A partir dessas informações, e sabendo que a correlação linear de Pearson entre as variáveis y e x é igual a 0,5, julgue os próximos itens.
Estima-se que a variância V seja inferior a 15.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ITAIPU BINACIONAL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ITAIPU BINACIONAL - Profissional de Nível Universitário Júnior - Função: Biólogo |
Q2387991
Estatística
Em uma reta de regressão linear simples entre duas variáveis X e
Y, um coeficiente angular igual a zero indica que
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |
Q2384726
Estatística
Considere um estudo sobre o impacto de um programa de treinamento de habilidades técnicas em dois grupos de trabalhadores (Grupo P e Grupo Q), em relação à sua renda ao longo do tempo. Para isso, os pesquisadores estimam a seguinte equação:
onde
• Yit é a renda do indivíduo i no período de tempo t;
• Treinamentoit é uma variável binária que indica se o indivíduo i recebeu ou não o treinamento no período t (0 para não e 1 para sim);
• GrupoQi é uma variável binária que indica se o indivíduo i pertence ao Grupo Q (0 para Grupo P e 1 para Grupo Q);
• ϵit é o termo de erro.
Antes do treinamento, a renda média para o Grupo P era R$ 1.000,00 e para o Grupo Q era R$ 1.050,00. Após o treinamento, a renda média para o Grupo P foi para R$ 1.050,00 e para o Grupo Q foi para R$ 1.150,00.
Qual é a estimativa de β3, em reais, nesse cenário, considerando-se que todos os coeficientes da equação foram estatisticamente significativos?
onde
• Yit é a renda do indivíduo i no período de tempo t;
• Treinamentoit é uma variável binária que indica se o indivíduo i recebeu ou não o treinamento no período t (0 para não e 1 para sim);
• GrupoQi é uma variável binária que indica se o indivíduo i pertence ao Grupo Q (0 para Grupo P e 1 para Grupo Q);
• ϵit é o termo de erro.
Antes do treinamento, a renda média para o Grupo P era R$ 1.000,00 e para o Grupo Q era R$ 1.050,00. Após o treinamento, a renda média para o Grupo P foi para R$ 1.050,00 e para o Grupo Q foi para R$ 1.150,00.
Qual é a estimativa de β3, em reais, nesse cenário, considerando-se que todos os coeficientes da equação foram estatisticamente significativos?
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |
Q2384722
Estatística
Considere um estudo de evento que analisa o impacto do lançamento de um produto nas ações de uma empresa, ao longo de um período de 11 dias, onde o dia 0 representa o dia do lançamento. Uma regressão foi realizada para entender o efeito do evento sobre o retorno das ações, utilizando um modelo que incluiu variáveis de tempo, um indicador de evento e uma interação entre tempo e evento. Os resultados da regressão foram os seguintes:
RetornoAções (Tempo, Evento) = 0,02 - 0,003Tempo + 0,05Evento - 0,01Tempo x Evento + ε ,
onde
• RetornoAções representa o retorno das ações da empresa;
• Tempo é o período de tempo em dias codificados de -5 a 5;
• Evento é uma variável indicadora que vale 1 se Tempo> 0 e 0 caso contrário;
• ε é o termo de erro.
Supondo-se que todos os coeficientes da equação acima sejam estatisticamente significativos individual e conjuntamente a 5%, verifica-se que o
RetornoAções (Tempo, Evento) = 0,02 - 0,003Tempo + 0,05Evento - 0,01Tempo x Evento + ε ,
onde
• RetornoAções representa o retorno das ações da empresa;
• Tempo é o período de tempo em dias codificados de -5 a 5;
• Evento é uma variável indicadora que vale 1 se Tempo> 0 e 0 caso contrário;
• ε é o termo de erro.
Supondo-se que todos os coeficientes da equação acima sejam estatisticamente significativos individual e conjuntamente a 5%, verifica-se que o
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |
Q2384626
Estatística
Usando a base de dados de indivíduos pertencentes ao Sistema de Saúde, um pesquisador desenvolveu um modelo logístico para prever a chance de um indivíduo ter ou não ter uma determinada doença em função do tempo de prática de esporte. O modelo ajustado pelo pesquisador apresentou o seguinte resultado:
Considerando-se que exp(-0,45) ≈ 0,65, com base no resultado obtido, a que conclusão chegou o pesquisador?
Considerando-se que exp(-0,45) ≈ 0,65, com base no resultado obtido, a que conclusão chegou o pesquisador?
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |
Q2383270
Estatística
Ao criar um índice para um corpus de notícias políticas,
um pesquisador decidiu usar o modelo vetorial com a medida TF-IDF.
Descobriu, porém, que essa medida pode ser calculada de várias formas, com a característica comum de calcular o peso de cada termo a partir da ideia de que esse termo
Descobriu, porém, que essa medida pode ser calculada de várias formas, com a característica comum de calcular o peso de cada termo a partir da ideia de que esse termo
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |
Q2382935
Estatística
Em estudos sobre os diferenciais de salários entre homens e mulheres, há uma preocupação em entender o efeito do
tempo dedicado aos afazeres domésticos (Td). Sabe-se que as mulheres dedicam a maior parte da sua jornada para essas
atividades, dedicação maior do que a dos homens, e isso impacta no esforço dedicado ao trabalho.
Uma forma de calcular esse efeito é usar um banco de dados dos trabalhadores em painel balanceado e especificar a seguinte equação a ser estimada para homens e mulheres, separadamente:
In Wit = Xitβ + Tditδ + εit
Nessa equação, In Wit é o logaritmo neperiano do salário-hora do trabalhador i no tempo t, Xit é uma matriz de variáveis explicativas observadas determinantes do salário, Td é o tempo dedicado aos afazeres domésticos. β é o vetor de parâmetros associados a X e d o parâmetro associado a Td, ambos a serem estimados pelo modelo. εit é o termo de erro aleatório não observado.
Existem várias formas de estimar esse efeito, e, sobre elas, conclui-se o seguinte:
Uma forma de calcular esse efeito é usar um banco de dados dos trabalhadores em painel balanceado e especificar a seguinte equação a ser estimada para homens e mulheres, separadamente:
In Wit = Xitβ + Tditδ + εit
Nessa equação, In Wit é o logaritmo neperiano do salário-hora do trabalhador i no tempo t, Xit é uma matriz de variáveis explicativas observadas determinantes do salário, Td é o tempo dedicado aos afazeres domésticos. β é o vetor de parâmetros associados a X e d o parâmetro associado a Td, ambos a serem estimados pelo modelo. εit é o termo de erro aleatório não observado.
Existem várias formas de estimar esse efeito, e, sobre elas, conclui-se o seguinte:
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |
Q2382931
Estatística
Um cientista mediu uma grandeza y para tempos t = 0,1,2,3,
obtendo os seguintes valores:
y(0) ≅ 1,2, y(1) ≅ 1,4, y(2) ≅ 1,8, y(3) ≅ 2,0.
Usando mínimos quadrados, o cientista obtém a função afim y = at+b que melhor aproxima suas medidas.
Usando essa função, que valor de y ele prevê para t=4?
y(0) ≅ 1,2, y(1) ≅ 1,4, y(2) ≅ 1,8, y(3) ≅ 2,0.
Usando mínimos quadrados, o cientista obtém a função afim y = at+b que melhor aproxima suas medidas.
Usando essa função, que valor de y ele prevê para t=4?
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |
Q2382929
Estatística
Um economista analisou duas séries mensais que tratavam, respectivamente, do preço do combustível de aviação (yt) e do número de passageiros do transporte aéreo
(xt), no período de 1980 a 2019, estabelecendo o seguinte
modelo de regressão:
yt = β0 + β1 xt + et ,
em que et é o erro. No entanto, observou-se que as variáveis yt e xt não eram estacionárias e não eram cointegradas.
A estratégia a ser empregada para se tentar resolver esse problema é
yt = β0 + β1 xt + et ,
em que et é o erro. No entanto, observou-se que as variáveis yt e xt não eram estacionárias e não eram cointegradas.
A estratégia a ser empregada para se tentar resolver esse problema é
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados |
Q2367126
Estatística
Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.
Considere que o índice de calor (I) em determinado local
depende da temperatura T (em graus Celsius), da umidade H
e da velocidade do vento s (em m/s). Considere, ainda, que
um modelo de regressão múltipla para I seja descrito por
I (H, T) = T + 5,9 H - 0,42 s. Nessa situação, para um dia
com temperatura de 31 oC, umidade igual a 0,84 e
velocidade do vento de 12 m/s, o índice de calor médio será
superior a 35,00.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados |
Q2367118
Estatística
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Abordagens baseadas em regras para a incerteza adicionam
um fator de confusão a cada regra para acomodar a incerteza
dos eventos.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados |
Q2367117
Estatística
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Os modelos de regressão resistente são alternativas em que
os estimadores são baseados em medianas.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados |
Q2367113
Estatística
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Os modelos de regressão polinomial envolvem funções
polinomiais de variável explicativa.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados |
Q2367111
Estatística
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Nos modelos de inferência baseada em regressão linear
simples, os erros são correlacionados e sua média é superior
a zero.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAU-BR
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CAU-BR - Analista de Geotecnologia |
Q2359187
Estatística
Supondo que a covariância entre duas variáveis Y e W seja igual a 60 e que o desvio padrão de W seja igual a 5, julgue o próximo item.
O coeficiente angular da reta de regressão linear simples da variável resposta Y sobre a variável regressora W - considerando que o intercepto não seja nulo - é igual a 2,4.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAU-BR
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CAU-BR - Analista de Geotecnologia |
Q2359185
Estatística
Supondo que a covariância entre duas variáveis Y e W seja igual a 60 e que o desvio padrão de W seja igual a 5, julgue o próximo item.
Se o coeficiente de determinação do modelo de regressão
linear simples da variável W sobre a variável Y for igual a
0,9, e se o intercepto do modelo não for nulo, então a
correlação linear de Pearson entre essas variáveis será
inferior a 0,9.
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
DPE-PR
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - DPE-PR - Analista da Defensoria Pública - Estatística |
Q2353402
Estatística
A figura apresenta parte do resultado do ajuste de um modelo de regressão linear realizado através da função lm() do software R.
De acordo com os dados fornecidos e as propriedades do modelo de regressão linear, assinale a afirmativa INCORRETA.
De acordo com os dados fornecidos e as propriedades do modelo de regressão linear, assinale a afirmativa INCORRETA.
Ano: 2023
Banca:
IV - UFG
Órgão:
MPE-AC
Prova:
CS-UFG - 2023 - MPE-AC - Analista Ministerial - Estatística |
Q2341827
Estatística
Considere um modelo de regressão linear simples, cuja reta
de regressão estimada é dada por 
= 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, SQRes = 
, a soma dos quadrados da
regressão, SQReg = 
, a soma dos quadrados
total, SQTot = 
, e o coeficiente de determinação
r2 , cuja fórmula, utilizando as notações anteriormente
definidas, é dada por
= 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, SQRes = , a soma dos quadrados da
regressão, SQReg = , a soma dos quadrados
total, SQTot = , e o coeficiente de determinação
r2 , cuja fórmula, utilizando as notações anteriormente
definidas, é dada por
Ano: 2023
Banca:
IV - UFG
Órgão:
MPE-AC
Prova:
CS-UFG - 2023 - MPE-AC - Analista Ministerial - Estatística |
Q2341826
Estatística
Considere um problema de regressão linear múltipla, commodelo dado por Y = Xβ + ε. Analisando a matriz X′X,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
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