Questões de Concurso
Sobre modelos lineares em estatística
Foram encontradas 571 questões
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?
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
De acordo com os dados fornecidos e as propriedades do modelo de regressão linear, assinale a afirmativa INCORRETA.
= 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 
na
figura a seguir. 
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?
Qual o valor da estatística do teste?
c
Sob a hipótese nula H0: μ1 = μ2, 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.
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.
Uma amostra aleatória simples X1, X2, ... Xn de uma população descrita por uma variável aleatória com
distribuição normal de parâmetros µ e σ2 desconhecidos será observada.
Nesse caso, avalie se as seguintes afirmativas estão corretas:
I. A média amostral 
é estimador não tendencioso de µ.
II. A média amostral é estimador de máxima verossimilhança
de µ.
III. Um estimador não tendencioso de σ2 é dado por 
Está correto o que se afirma em
Conheça nossos planos