Questões de Concurso
Sobre regressão linear em estatística
Foram encontradas 350 questões
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |
Q3188261
Estatística
A partir de um conjunto de dados de n pares de valores da forma
(xi , yi ), i = 1, … , n, foi aplicado um modelo de regressão linear
simples. Sejam 
as médias dos valores xi e yi , i = 1, . . . , n,
respectivamente.
Sabe-se que:
Considerando os dados acima, a equação resultante da regressão linear é dada por
as médias dos valores xi e yi , i = 1, . . . , n,
respectivamente. Sabe-se que:
Considerando os dados acima, a equação resultante da regressão linear é dada por
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
TJ-RO
Prova:
Instituto Consulplan - 2025 - TJ-RO - Analista Judiciário - Estatístico |
Q3185284
Estatística
O modelo de regressão linear simples pode ser usado para estimar a relação entre a média de uma variável dependente Y (por exemplo, o tempo de tramitação de processos) e uma variável explicativa X (por exemplo, carga de trabalho do Juiz ou o número de partes envolvidas) com base na informação de dados amostrais. Considerando Y1,Y2, . . . , Yn como variáveis aleatórias independentes, tal que Yi |Xi ~ Normal(βXi ,σ2), onde Xi é conhecido para todo i = 1, . . . ,n, assinale, a seguir, a alternativa que representa uma estatística conjuntamente suficiente para os parâmetros Β e σ2.
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
TJ-RO
Prova:
Instituto Consulplan - 2025 - TJ-RO - Analista Judiciário - Estatístico |
Q3185276
Estatística
Um modelo de regressão linear múltipla foi ajustado para prever o tempo de tramitação de processos judiciais (em dias), com
base nas variáveis explicativas X1 = número de partes envolvidas no processo e X2 = quantidade de páginas do processo. Parte dos
resultados obtidos após ajustar o modelo com base em uma amostra de tamanho 100 são apresentados na tabela a seguir:
Além disso, o Fator de Inflação da Variância (VIF) associado à variável X1 foi calculado, retornando o valor 5,0. Com base nas informações fornecidas, assinale a afirmativa correta
Além disso, o Fator de Inflação da Variância (VIF) associado à variável X1 foi calculado, retornando o valor 5,0. Com base nas informações fornecidas, assinale a afirmativa correta
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
TJ-RO
Prova:
Instituto Consulplan - 2025 - TJ-RO - Analista Judiciário - Matemático |
Q3184895
Estatística
Determinado Juiz está analisando a eficácia de um modelo de regressão linear simples que prevê, para cada processo, o valor das indenizações com base no tempo de tramitação. O modelo apresenta um coeficiente de determinação igual a 0,81. Com base no valor obtido para esse coeficiente, analise as afirmativas a seguir.
I. O modelo explica 81% das variações nos valores das indenizações em relação aos valores reais observados.
II. O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis envolvidas é 0,9.
III. Um coeficiente de determinação de 0,81 garante que o modelo não apresente problemas de multicolinearidade.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3166295
Estatística
Texto associado
1 > x <- c(2,1,3,5,6)
2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)
Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.
O comando x + 1 e o comando c(x,1) produzem o mesmo resultado.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3166294
Estatística
Texto associado
1 > x <- c(2,1,3,5,6)
2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)
Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.
O comando p <- x * y produzirá a variável p, que é a matriz produto resultante da multiplicação do vetor-linha x pela matriz y.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3166285
Estatística
Texto associado
Um modelo de regressão linear simples é especificado
como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2.
Para estimadores a' e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para
observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra
aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de
regressão linear simples, obteve-se:
• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e
• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,
em que my é a média amostral de Y.
Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.
∑i (Yi - my)2 = 53.637.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3166283
Estatística
Texto associado
Um modelo de regressão linear simples é especificado
como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2.
Para estimadores a' e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para
observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra
aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de
regressão linear simples, obteve-se:
• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e
• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,
em que my é a média amostral de Y.
Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.
Se ε segue uma distribuição normal, o estimador de máxima verossimilhança e o estimador de mínimos quadrados geram as mesmas estimativas para α e β.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Cuiabá - MT
Prova:
FGV - 2024 - Prefeitura de Cuiabá - MT - Auditor Fiscal Tributário da Receita Municipal - Tecnologia da Informação (Tarde) |
Q3158069
Estatística
Considere dois conjuntos de dados distintos, denotados por C1 e
C2, ambos do mesmo tamanho, isto é, com a mesma quantidade
de valores. A cada conjunto foi aplicado o mesmo método de
regressão linear. O erro médio quadrático obtido para C1 foi
menor do que para C2. Com base no exposto, analise as
afirmativas a seguir, e assinale V para a afirmativa verdadeira e F
para a falsa.
( ) O erro médio quadrático é uma métrica típica de erro em problemas de regressão cujo valor varia entre 0 e 1.
( ) Pode-se afirmar que o conjunto de dados C1 está melhor ajustado ao modelo do que o conjunto de dados C2.
( ) Pode-se afirmar que para melhorar o ajuste do conjunto de dados C2 é preciso aumentar seu tamanho.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) O erro médio quadrático é uma métrica típica de erro em problemas de regressão cujo valor varia entre 0 e 1.
( ) Pode-se afirmar que o conjunto de dados C1 está melhor ajustado ao modelo do que o conjunto de dados C2.
( ) Pode-se afirmar que para melhorar o ajuste do conjunto de dados C2 é preciso aumentar seu tamanho.
As afirmativas são, respectivamente,
Q3154015
Estatística
Um pesquisador está analisando a relação entre o número de
horas de estudo (x) e a nota obtida em uma prova (y) por
cinco estudantes.
Os dados coletados foram os seguintes:
Se necessário, utilize as informações a seguir:
∑x=30, ∑y=300, ∑x⋅y=1900, ∑x 2=220, ∑y 2=18250.
Com base nesses dados, a equação da reta de regressão, em que y é a variável dependente, é dada por
Os dados coletados foram os seguintes:
Se necessário, utilize as informações a seguir:
∑x=30, ∑y=300, ∑x⋅y=1900, ∑x 2=220, ∑y 2=18250.
Com base nesses dados, a equação da reta de regressão, em que y é a variável dependente, é dada por
Ano: 2025
Banca:
IMPARH
Órgão:
CGM de Fortaleza - CE
Prova:
IMPARH - 2025 - CGM de Fortaleza - CE - Auditor de Controle Interno - Área 5 (Estatística) |
Q3150513
Estatística
Dada a seguinte amostra de pares (X, Y):
(2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9), (10, 11)
A estimativa pelo método dos mínimos quadrados do coeficiente angular da reta de regressão linear Y=A+BX é:
(2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9), (10, 11)
A estimativa pelo método dos mínimos quadrados do coeficiente angular da reta de regressão linear Y=A+BX é:
Ano: 2025
Banca:
IMPARH
Órgão:
CGM de Fortaleza - CE
Prova:
IMPARH - 2025 - CGM de Fortaleza - CE - Auditor de Controle Interno - Área 5 (Estatística) |
Q3150501
Estatística
Sobre o critério de mínimos quadrados na análise de
regressão linear, podemos afirmar que o mesmo:
Ano: 2024
Banca:
UNIVALI
Órgão:
Prefeitura de Luiz Alves - SC
Prova:
UNIVALI - 2024 - Prefeitura de Luiz Alves - SC - Arquiteto e Urbanista |
Q3135823
Estatística
A Estatística é uma ferramenta fundamental para o
planejamento urbano e a gestão de políticas públicas,
pois permite a análise e interpretação de dados que informam decisões estratégicas. Com base nas
aplicações da Estatística nessas áreas, assinale a
alternativa correta.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112540
Estatística
Uma análise de regressão linear simples proporcionou
um modelo ajustado pelo critério de mínimos quadrados
ordinários na forma 
= 200 + 8x, na qual a variância da
variável resposta (y) é igual a 100 vezes o valor da variável
regressora (x).
A partir das informações precedentes, julgue o próximo item.
Na situação apresentada, o coeficiente de determinação do modelo ajustado tem valor igual a 0,8.
= 200 + 8x, na qual a variância da
variável resposta (y) é igual a 100 vezes o valor da variável
regressora (x). A partir das informações precedentes, julgue o próximo item.
Na situação apresentada, o coeficiente de determinação do modelo ajustado tem valor igual a 0,8.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112535
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.
A reta de regressão de y sobre x permite estimar x para determinados valores de y.
A reta de regressão de y sobre x permite estimar x para determinados valores de y.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112534
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.
São verificadas a correlação e a regressão linear perfeitas quando todos os pontos amostrais encontram-se sobre uma reta.
São verificadas a correlação e a regressão linear perfeitas quando todos os pontos amostrais encontram-se sobre uma reta.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112533
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.
Formulada a equação de regressão, pode-se utilizá-la para estimar o valor da variável dependente, dado o valor da variável independente; entretanto, a estimação deve ser feita dentro do intervalo dos valores da variável independente originalmente amostrados.
Formulada a equação de regressão, pode-se utilizá-la para estimar o valor da variável dependente, dado o valor da variável independente; entretanto, a estimação deve ser feita dentro do intervalo dos valores da variável independente originalmente amostrados.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TSE - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3112532
Estatística
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.
Em uma curva de regressão de x sobre y, são considerados os desvios verticais para verificação da melhor curva ajustadora.
Em uma curva de regressão de x sobre y, são considerados os desvios verticais para verificação da melhor curva ajustadora.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STJ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Suporte em Tecnologia da Informação |
Q3103941
Estatística
Texto associado
Julgue o item seguinte, a respeito de ciência de dados e de
modelagem de dados.
A regressão linear do aprendizado de máquina busca
estabelecer uma relação entre as variáveis de entrada de
um algoritmo.
Q3088071
Estatística
No estudo de um modelo de regressão linear simples, avalie se os
principais problemas que podem ser detectados por intermédio da
análise dos resíduos incluem, entre outros:
I. Não-linearidade da relação entre as variáveis. II. Não normalidade dos erros. III. Variância não-constante dos erros (heterocedasticidade). IV. Correlação entre os erros. V. Presença de outliers ou observações atípicas.
Estão corretos os problemas
I. Não-linearidade da relação entre as variáveis. II. Não normalidade dos erros. III. Variância não-constante dos erros (heterocedasticidade). IV. Correlação entre os erros. V. Presença de outliers ou observações atípicas.
Estão corretos os problemas
Conheça nossos planos