Questões de Concurso
Comentadas sobre regressão linear em estatística
Foram encontradas 68 questões
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:
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: 2015
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
EBSERH
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2015 - EBSERH - Analista Administrativo - Estatística (HC-UFG) |
Q2952345
Estatística
Seja o modelo de regressão linear , em que Y é o vetor de respostas com dimensão n,
é o
vetor de parâmetros de dimensão p e
é o vetor de erros, em relação a X, assinale a alternativa correta.
Ano: 2015
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
EBSERH
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2015 - EBSERH - Analista Administrativo - Estatística (HC-UFG) |
Q2952340
Estatística
Seja o conjunto de pares de valores (X, Y):
ajustando-se aos dados o modelo Y = β0 + β1X + ε, onde Y é a variável resposta, X é a variável explicativa, β0 e β1 são os parâmetros e ε é o erro, se obtém as seguintes estimativas dos parâmetros:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PA
Prova:
FGV - 2024 - TCE-PA - Auditor de Controle Externo - Área de Informática - Analista de Sistemas |
Q2705520
Estatística
Modelos de previsão podem ser obtidos a partir do uso de
técnicas de regressão. Dentre essas técnicas, pode-se citar a
técnica de regressão polinomial.
Considere o conjunto de dados e a informação a seguir:
Deseja-se encontrar um modelo de regressão polinomial de 2º grau Y = a0 + a1 X + a2 X2 que melhor se encaixe nesse conjunto de dados.
Estimando-se pelo método dos mínimos quadrados, os valores de a0, a1 e a2 serão dados, respectivamente, por
Considere o conjunto de dados e a informação a seguir:
Deseja-se encontrar um modelo de regressão polinomial de 2º grau Y = a0 + a1 X + a2 X2 que melhor se encaixe nesse conjunto de dados.
Estimando-se pelo método dos mínimos quadrados, os valores de a0, a1 e a2 serão dados, respectivamente, por
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
TJ-MA
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - TJ-MA - Analista Judiciário - Estatístico |
Q2543298
Estatística
Determinado Ministério Público Estadual coletou dados nas 53 comarcas do Estado com o intuito de estudar a relação entre
o tempo médio (Y), em dias, gasto na triagem inicial de denúncias de abuso recebidas pela comarca e duas variáveis
explicativas: o número de servidores lotados no setor responsável por avaliar as denúncias na comarca (X1); e o número de
municípios atendidos pela comarca (X2). Considere o ajuste do modelo de regressão linear múltipla Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + ɛi , onde i = 1,..., 53 e ɛ1,..., ɛ53 são erros independentes com ɛi⁓N(0, σ2) para todo i. Os seguintes resultados
foram obtidos pelo método de máxima verossimilhança: 
0 = 21, 5, 1 = – 2,8 e 2 = 3,5. Adicionalmente, tem-se que SQRegressão = 346,5 e SQResíduos = 185, 5. Com base nessas informações, é correto afirmar que:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |
Q2517674
Estatística
Um analista investiga, mediante um modelo de regressão linear
clássico, a relação entre a rentabilidade y de ofertas públicas
disponíveis no mercado e um indicador de risco associado ao
emissor, representado pela variável explicativa x. Considera-se
que o termo de erro do modelo siga distribuição Normal. Foi
utilizada uma amostra aleatória simples de 20 pares (x,y) de
observações mensais. O modelo estimado está apresentado a
seguir (erros padrão entre parênteses).
O intervalo de 95% de confiança associado ao impacto de x sobre y é (considere apenas 3 casas decimais):
O intervalo de 95% de confiança associado ao impacto de x sobre y é (considere apenas 3 casas decimais):
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-MS
Prova:
FGV - 2024 - TJ-MS - Técnico de Nível Superior - Estatístico - Estatística |
Q2496491
Estatística
Em um modelo de regressão linear múltipla, onde há uma
variável dependente Y e k variáveis independentes X, o estimador
não viesado para a variância do modelo com n observações é
dado por:
Obs. O chapéu em
indica valor estimado e o traço em 
indica
a média.
Obs. O chapéu em
indica valor estimado e o traço em indica
a média.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANTT
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres – Especialidade: Economia - Conhecimentos Específicos |
Q2462943
Estatística
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
Considere que {(x1,y1),(x2,y2), ..., (xn,yn) } seja um
conjunto de dados que pode ser modelado pelo modelo de
regressão linear simples Y = β0 +β1X2 + ε, com
ε∼N(0,σ²). Nesse caso, se 
é o
resíduo para os coeficientes estimados 
, então 
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANTT
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres – Especialidade: Economia - Conhecimentos Específicos |
Q2462941
Estatística
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
O processo autorregressivo 
, com 
, de ordem 2, é estacionário.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-AP
Prova:
FGV - 2024 - TJ-AP - Analista Judiciário - Apoio Especializado - Estatístico |
Q2450814
Estatística
Em um modelo de regressão linear múltipla 
defina o resíduo 
como a diferença entre o valor observado e o estimado.
O valor esperado para o resíduo é:
defina o resíduo como a diferença entre o valor observado e o estimado. O valor esperado para o resíduo é:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FINEP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - FINEP - Analista - Crédito, Finanças e Orçamento |
Q2444330
Estatística
Considerando que a tabela precedente exibe uma amostra aleatória bivariada (x,y) de tamanho n = 6, na qual y representa uma variável dependente e x denota uma variável regressora, assinale a opção que apresenta uma curva de regressão (ŷ) ajustada para esse conjunto de dados mediante aplicação do método de mínimos quadrados ordinários.
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:
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 |
Q2341814
Estatística
Durante a verificação das suposições do modelo de
regressão linear, os resíduos externamente studentizados
(do inglês externally studentized residual) (tἰ ) são
apresentados graficamente com os valores preditos 
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?
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?
Q2272477
Estatística
Ao fazer o ajuste do modelo de regressão, foi obtida a seguinte reta apresentada na figura
abaixo:
De acordo com a figura, os valores estimados do Intercepto (alpha) e coeficiente angular (beta) são dados respectivamente por
De acordo com a figura, os valores estimados do Intercepto (alpha) e coeficiente angular (beta) são dados respectivamente por
Ano: 2006
Banca:
FCC
Órgão:
BACEN
Prova:
FCC - 2006 - BACEN - Analista do Banco Central - Área 3 - Conhecimentos Específicos |
Q2254429
Estatística
A análise do comportamento das vendas de uma empresa
durante os últimos anos permitiu apurar uma tendência
linear de crescimento ao longo do tempo com sazonalidade.
Por meio do método dos mínimos quadrados, a empresa deduziu a reta de tendência como sendo Yt = 5 + 25 t, em que Yt são as vendas, em milhares de reais, em t, que representa o trimestre correspondente das vendas (t = 1 é o primeiro trimestre de 2001; t = 2 é o segundo trimestre de 2001, e assim por diante).
Esta empresa poderá adotar o modelo multiplicativo, caso se verifique que os movimentos estejam associados ao nível de tendência, ou adotar o modelo aditivo, caso se verifique movimentos em torno da tendência que não dependam de seu nível.
O quadro a seguir fornece os fatores sazonais, caso seja adotado o modelo multiplicativo, e as médias das diferenças (vendas observadas menos vendas obtidas pela tendência) por trimestre, caso seja adotado o modelo aditivo.
A previsão de vendas, em milhares de reais, para o primeiro trimestre de 2006 é
Por meio do método dos mínimos quadrados, a empresa deduziu a reta de tendência como sendo Yt = 5 + 25 t, em que Yt são as vendas, em milhares de reais, em t, que representa o trimestre correspondente das vendas (t = 1 é o primeiro trimestre de 2001; t = 2 é o segundo trimestre de 2001, e assim por diante).
Esta empresa poderá adotar o modelo multiplicativo, caso se verifique que os movimentos estejam associados ao nível de tendência, ou adotar o modelo aditivo, caso se verifique movimentos em torno da tendência que não dependam de seu nível.
O quadro a seguir fornece os fatores sazonais, caso seja adotado o modelo multiplicativo, e as médias das diferenças (vendas observadas menos vendas obtidas pela tendência) por trimestre, caso seja adotado o modelo aditivo.
A previsão de vendas, em milhares de reais, para o primeiro trimestre de 2006 é
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - MPE-RO - Analista em Estatística |
Q2239567
Estatística
Considerados os dados apresentados no texto 6A3-I, é correto
afirmar que a correlação linear entre a variável regressora e a
variável dependente Y é
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228747
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
A estimativa da variância do erro aleatório ∈ é igual ou
inferior a 2.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil |
Q2228746
Estatística
Texto associado
A partir de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ∈, em que denota a variável dependente, x é a variável regressora, ∈ representa o erro aleatório, e a e b são os coeficientes do modelo, utilizando o método de mínimos quadrados ordinários e dispondo de um conjunto de dados constituído por 11 pares (x,y ), um analista obteve os seguintes resultados para o referido modelo.
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item que se segue.
As variáveis x e y possuem o mesmo desvio padrão
amostral.
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