Questões de Concurso
Comentadas sobre regressão linear em estatística
Foram encontradas 72 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 |
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 |
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:
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:
CONTEMAX
Órgão:
Câmara de Quixaba - PE
Prova:
CONTEMAX - 2024 - Câmara de Quixaba - PE - Técnico de Controle Interno |
Q2502447
Estatística
Em uma pesquisa sobre o desempenho de
alunos em uma determinada disciplina ao longo do
tempo, foi observado que o princípio da regressão ou
reversão se aplica. Esse princípio sugere que, em
geral, os resultados extremos tendem a se aproximar
da média em medições subsequentes. Suponha que
um aluno tenha uma nota muito alta em uma prova
inicial. De acordo com o princípio da regressão ou reversão, o que é mais provável que aconteça na
próxima avaliação?
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 |
Q2462942
Estatística
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
Para o modelo de regressão linear simples 
, em que 
, é uma variável aleatória independente de 
, então 
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: 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: 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.
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 |
Q2228744
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 média amostral da variável é igual a 3.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
SEFAZ-MT
Prova:
FGV - 2023 - SEFAZ- MT - Fiscal de Tributos Estaduais (FTE) - Tarde |
Q2181814
Estatística
Em modelos de regressão linear, afirma-se que há heterocedasticidade quando
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