Questões de Concurso Comentadas sobre regressão linear em estatística

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Q1812279 Estatística
    O coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis aleatórias discretas X e Y definidas sobre um mesmo espaço amostral é dado por
CORR(X,Y)=.
    Já na reta de melhor ajuste Y = aX + b, determinada pelo método dos mínimos quadrados, os coeficientes são dados por 
α=
β=.
    Uma forma de avaliar a precisão do modelo consiste em comparar o estimador não viesado da variância residual, obtidos das diferenças entre os valores observados e os previstos pelo modelo, , com o estimador não viesado da variância dos valores observados, Se=1/n-1.
Tal avaliação também pode ser realizada pela aferição na redução da soma dos quadrados dos resíduos na passagem do modelo simples, em que as observações são aproximadas por sua média, para o modelo de regressão linear, redução esta que é dada por .

Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
A verificação, para certo conjunto de dados, de que seja inferior a evidencia a desvantagem, para esse conjunto de dados, da adoção do modelo linear previsto pelo método dos mínimos quadrados em detrimento da aproximação dos valores da variável Y por sua média.
Alternativas
Q1751704 Estatística
    Um estudo objetivou avaliar a evolução do número mensal Y de milhares de ocorrências de certo tipo de crime em determinado ano. Com base no método dos mínimos quadrados ordinários, esse estudo apresentou um modelo de regressão linear simples da forma  

 = 5 - 0,1 x T

em que  representa a reta ajustada em função da variável regressora T, tal que 1 ≤ T ≤ 12. 

Os erros padrão das estimativas dos coeficientes desse modelo, as razões t e seus respectivos p-valores encontram-se na tabela a seguir. 



Os desvios padrão amostrais das variáveis Y e T foram, respectivamente, 1 e 3,6.  

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


Se a média amostral da variável T for igual a 6,5, então a média amostral da variável Y será igual a 4,35 mil ocorrências.

Alternativas
Q1316581 Estatística

Em uma empresa de determinado ramo de atividade, utilizando o método de regressão linear, obteve-se a equação de tendência (T) da série temporal abaixo.

Os dados apresentam 10 observações da série temporal Y, que representa o faturamento de uma empresa, em milhões de reais. Supõe-se que essa série é composta apenas de uma tendência T e um ruído branco de média zero e variância constante.


Imagem associada para resolução da questão


A tendência apresenta a forma T = a + bt, em que a e b foram obtidos usando o método dos mínimos quadrados. Considerando a equação obtida, tem-se que o acréscimo no faturamento do ano t, com t > 1, para o ano (t + 1) é, em milhões de reais, de

Alternativas
Q1061186 Estatística

Um modelo de regressão linear múltipla tem a forma y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε, em que β0, β1 e β2 são os coeficientes do modelo e ε denota o erro aleatório normal com média nula e desvio padrão σ. As variáveis regressoras X1 e X2 são ortogonais. O quadro a seguir mostra as estimativas dos coeficientes do modelo obtidas pelo método da máxima verossimilhança a partir de uma amostra de tamanho n = 20. Nesse quadro, para cada coeficiente βk, k = 0, 1, 2, a razão t refere-se ao seu teste de significância H0 : βk = 0 versus H1 : βk … 0.

Imagem associada para resolução da questão

Com base nessas informações e no quadro apresentado, julgue o próximo item.


Retirando-se a variável X2, o modelo ajustado é uma reta de regressão na forma Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q1061185 Estatística

Um modelo de regressão linear múltipla tem a forma y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε, em que β0, β1 e β2 são os coeficientes do modelo e ε denota o erro aleatório normal com média nula e desvio padrão σ. As variáveis regressoras X1 e X2 são ortogonais. O quadro a seguir mostra as estimativas dos coeficientes do modelo obtidas pelo método da máxima verossimilhança a partir de uma amostra de tamanho n = 20. Nesse quadro, para cada coeficiente βk, k = 0, 1, 2, a razão t refere-se ao seu teste de significância H0 : βk = 0 versus H1 : βk … 0.

Imagem associada para resolução da questão

Com base nessas informações e no quadro apresentado, julgue o próximo item.


A razão t referente à estimativa do coeficiente β2 possui 20 graus de liberdade. 

Alternativas
Q1061181 Estatística

Um estudo considerou um modelo de regressão linear simples na forma y = 0,8x + b + ε, em que y é a variável dependente, x representa a variável explicativa do modelo, o coeficiente b denomina-se intercepto e ε é um erro aleatório que possui média nula e desvio padrão σ. Sabe-se que a variável y segue a distribuição normal padrão e que o modelo apresenta coeficiente de determinação R2 igual a 85%. Com base nessas informações, julgue o item que se segue.


O intercepto do referido modelo é igual ou superior a 0,8

Alternativas
Q1061167 Estatística

A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.


Sendo α o nível de significância de um teste estatístico, seu valor será sempre constante em 0,05.

Alternativas
Q1061165 Estatística

A respeito dos testes de hipóteses, julgue o próximo item.


A hipótese alternativa (Ha) é direcional em um teste unicaudal

Alternativas
Q983670 Estatística

Suponha que para estimar e testar a diferença entre as médias de duas populações cujas características são independentes sejam extraídas duas amostras. Os tamanhos de amostra são n = 36 e m = 64, para X e Y, respectivamente. Como resultado da seleção, chega-se a ̅ X = 20 e Ȳ = 17. Além disso, sabe-se que as variâncias populacionais são σ2x = σ2y = 100.


Em módulo, a estatística amostral para fins de estimação e inferência é:

Alternativas
Q2952345 Estatística

Seja o modelo de regressão linear Imagem associada para resolução da questão, em que Y é o vetor de respostas com dimensão n, Imagem associada para resolução da questão é o vetor de parâmetros de dimensão p e Imagem associada para resolução da questão é o vetor de erros, em relação a X, assinale a alternativa correta.

Alternativas
Q2952340 Estatística

Seja o conjunto de pares de valores (X, Y): 


Imagem associada para resolução da questão


ajustando-se aos dados o modelo Y = β+ 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:

Alternativas
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. 
Imagem associada para resolução da questão

A previsão de vendas, em milhares de reais, para o primeiro trimestre de 2006 é
Alternativas
Respostas
37: E
38: C
39: C
40: C
41: E
42: E
43: E
44: C
45: B
46: E
47: E
48: A