Questões de Concurso
Sobre regressão linear em estatística
Foram encontradas 337 questões
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
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TRF - 1ª REGIÃO
Prova:
FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |
Q3029120
Estatística
Duas instâncias A e B de um dataset de tweets são
representadas, respectivamente, por intermédio dos vetores
xA = [2, −2, 0, 1,] e xB = [−4, 0, 2, −4].
Os valores da similaridade de cosseno e da distância de Manhattan entre essas duas instâncias são, respectivamente:
xA = [2, −2, 0, 1,] e xB = [−4, 0, 2, −4].
Os valores da similaridade de cosseno e da distância de Manhattan entre essas duas instâncias são, respectivamente:
Q3028893
Estatística
Considere as seguintes afirmativas, referentes à
Análise de Regressão:
I. A multicolinearidade ocorre quando duas variáveis do modelo, explicando o mesmo fato, contêm informações similares.
II. A autocorrelação serial nos resíduos é um dos pressupostos da Análise de Regressão e ocorre quando o efeito de uma dada variável X influencia as observações seguintes.
III. A homoscedasticidade indica que as variáveis de um modelo de regressão devem ter, obrigatoriamente, a mesma variância.
IV. As condições de normalidade dos resíduos são necessárias para a definição de intervalos de confiança e testes de significância.
Assinale a alternativa CORRETA:
I. A multicolinearidade ocorre quando duas variáveis do modelo, explicando o mesmo fato, contêm informações similares.
II. A autocorrelação serial nos resíduos é um dos pressupostos da Análise de Regressão e ocorre quando o efeito de uma dada variável X influencia as observações seguintes.
III. A homoscedasticidade indica que as variáveis de um modelo de regressão devem ter, obrigatoriamente, a mesma variância.
IV. As condições de normalidade dos resíduos são necessárias para a definição de intervalos de confiança e testes de significância.
Assinale a alternativa CORRETA:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022194
Estatística
Texto associado
Em um modelo de regressão linear simples representado
pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia
de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a
variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro
aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um
conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.
No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados
ordinários representado por 
tem-se:
tem-se: Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022193
Estatística
Texto associado
Em um modelo de regressão linear simples representado
pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia
de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a
variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro
aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um
conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.
No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados
ordinários representado por tem-se:
tem-se: Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
A correlação linear de Pearson entre a variável resposta e a
regressora é igual ou superior a 0,8.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022192
Estatística
Texto associado
Em um modelo de regressão linear simples representado
pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia
de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a
variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro
aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um
conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.
No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados
ordinários representado por tem-se:
tem-se: Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
A estimativa de δ2 é igual ou inferior a 3,5.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022191
Estatística
Texto associado
Em um modelo de regressão linear simples representado
pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia
de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a
variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro
aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um
conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.
No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados
ordinários representado por tem-se:
tem-se: Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
A estimativa da variância de 
é igual ou superior a 0,05.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022190
Estatística
Texto associado
Em um modelo de regressão linear simples representado
pela equação yj = β0 + β1xj + ∈j, j é um índice que varia
de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientes do modelo; yj representa a
variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro
aleatório com média zero e variância δ2 ; e ∈1,…, ∈81 formam um
conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.
No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados
ordinários representado por tem-se:
tem-se: Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
O coeficiente de determinação do modelo (R2 ) é igual ou
superior a 0,9.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022153
Estatística
Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.
Na presença de heterocedasticidade, os valores da
estatística t são maiores que o esperado.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022152
Estatística
Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.
Quando se adicionam variáveis explicativas ao modelo,
espera-se redução da estatística R2
.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022151
Estatística
Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.
Mesmo na presença de multicolinearidade imperfeita, os
estimadores de mínimos quadrados ordinários são os
melhores estimadores lineares não viesados (BLUE – best
linear unbiased estimator).
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022150
Estatística
Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.
Mesmo na presença de heterocedasticidade, os estimadores
das variáveis dependentes são não viesados e consistentes.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022149
Estatística
Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.
Na presença de multicolinearidade perfeita, os estimadores
de mínimos quadrados ordinários não são únicos.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia |
Q3022148
Estatística
Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.
Havendo heterocedasticidade, os estimadores de mínimos
quadrados ordinários serão ineficientes.
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