Questões de Concurso
Sobre regressão linear em estatística
Foram encontradas 337 questões
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados |
Q2367117
Estatística
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Os modelos de regressão resistente são alternativas em que
os estimadores são baseados em medianas.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados |
Q2367113
Estatística
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Os modelos de regressão polinomial envolvem funções
polinomiais de variável explicativa.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados |
Q2367111
Estatística
Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.
Nos modelos de inferência baseada em regressão linear
simples, os erros são correlacionados e sua média é superior
a zero.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAU-BR
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CAU-BR - Analista de Geotecnologia |
Q2359187
Estatística
Supondo que a covariância entre duas variáveis Y e W seja igual a 60 e que o desvio padrão de W seja igual a 5, julgue o próximo item.
O coeficiente angular da reta de regressão linear simples da variável resposta Y sobre a variável regressora W - considerando que o intercepto não seja nulo - é igual a 2,4.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAU-BR
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CAU-BR - Analista de Geotecnologia |
Q2359185
Estatística
Supondo que a covariância entre duas variáveis Y e W seja igual a 60 e que o desvio padrão de W seja igual a 5, julgue o próximo item.
Se o coeficiente de determinação do modelo de regressão
linear simples da variável W sobre a variável Y for igual a
0,9, e se o intercepto do modelo não for nulo, então a
correlação linear de Pearson entre essas variáveis será
inferior a 0,9.
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 |
Q2341827
Estatística
Considere um modelo de regressão linear simples, cuja reta
de regressão estimada é dada por 
= 0 + 0. Podemos
calcular algumas quantidades para avaliar a qualidade do
ajuste da equação de regressão estimada a um conjunto de
dados observados, dentre elas: a soma dos quadrados dos
resíduos, SQRes = 
, a soma dos quadrados da
regressão, SQReg = 
, a soma dos quadrados
total, SQTot = 
, e o coeficiente de determinação
r2 , cuja fórmula, utilizando as notações anteriormente
definidas, é dada por
= 0 + 0. Podemos
calcular algumas quantidades para avaliar a qualidade do
ajuste da equação de regressão estimada a um conjunto de
dados observados, dentre elas: a soma dos quadrados dos
resíduos, SQRes = , a soma dos quadrados da
regressão, SQReg = , a soma dos quadrados
total, SQTot = , e o coeficiente de determinação
r2 , cuja fórmula, utilizando as notações anteriormente
definidas, é dada por
Ano: 2023
Banca:
IV - UFG
Órgão:
MPE-AC
Prova:
CS-UFG - 2023 - MPE-AC - Analista Ministerial - Estatística |
Q2341826
Estatística
Considere um problema de regressão linear múltipla, commodelo dado por Y = Xβ + ε. Analisando a matriz X′X,observou-se que: o valor do determinante é próximo de zero,um ou mais autovalores assumem valores pequenos, e apresença de elementos fora da diagonal principal comvalores próximos de -1 ou de 1. Tais observações indicam apresença de
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?
Ano: 2022
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
PC-PB
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2022 - PC-PB - Agente de Investigação |
Q2339669
Estatística
Para as variáveis Y e X , em que Y denota a variável resposta e X representa a variável regressora, a correlação linear de Pearson
entre Y e X é 0,8, o desvio padrão amostral de Y é 2, e o desvio
padrão amostral de X é 4. Nesse caso, a estimativa de mínimos
quadrados ordinários do coeficiente angular da reta de regressão
linear simples é igual a
Ano: 2023
Banca:
IBFC
Órgão:
EBSERH
Prova:
IBFC - 2023 - EBSERH - Analista Administrativo - Estatística |
Q2332935
Estatística
As variáveis número de horas de treinamento
preventivo e número de acidentes de trabalho
foram analisadas e forneceram a seguinte
equação de regressão linear: Y previsto = 8,5 –
0,006X. Esta equação permite afirmar que:
Q2285488
Estatística
Considere as seguintes afirmativas:
I. Na análise de correlação, o objetivo principal é medir a força ou o grau de associação linear entre duas variáveis.
II. Na análise de variância de um modelo de regressão múltipla, aplica-se a estatística F para testar a significância de cada parâmetro da equação de regressão individualmente.
III. O coeficiente de determinação linear, R2 , mede a proporção de variação da variável dependente explicada pela(s) variável(is) explicativa(s).
IV. Na análise de regressão, o objetivo é estimar ou prever o valor médio de uma variável com base nos valores fixos de outras.
Assinale a alternativa CORRETA:
I. Na análise de correlação, o objetivo principal é medir a força ou o grau de associação linear entre duas variáveis.
II. Na análise de variância de um modelo de regressão múltipla, aplica-se a estatística F para testar a significância de cada parâmetro da equação de regressão individualmente.
III. O coeficiente de determinação linear, R2 , mede a proporção de variação da variável dependente explicada pela(s) variável(is) explicativa(s).
IV. Na análise de regressão, o objetivo é estimar ou prever o valor médio de uma variável com base nos valores fixos de outras.
Assinale a alternativa CORRETA:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-SE
Prova:
FGV - 2023 - TJ-SE - Analista Judiciário - Especialidade - Estatística |
Q2283356
Estatística
Em um modelo de regressão linear simples, se o coeficiente
angular é zero, conclui-se que:
Q2272482
Estatística
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear múltipla, onde o nível de glicose (Y) do indivíduo foi
modelado de acordo com a idade em anos (X1), número de horas de atividade física por semana
(X2) e ingestão diária de calorias por semana em milhares (X3). Suponha que foi obtida a
seguinte equação de regressão fazendo o estimador de mínimos quadrados:
Y= 80 + 2 X1 -15 X2 + 20 X3
Considere também 4 indivíduos dessa amostra:
I) Idade de 50 anos, 6 horas de atividade física por semana e ingestão de 3 mil calorias.
II) Idade de 75 anos, 4 horas de atividade física por semana e ingestão de 2 mil calorias.
III) Idade de 40 anos, 2 horas de atividade física por semana e ingestão de 4 mil calorias.
IV) Idade de 30 anos, 8 horas de atividade física por semana e ingestão de 5 mil calorias.
De acordo com as informações acima, responda a questão.
De acordo com a equação de regressão, se mantiverem a mesma alimentação, qual indivíduo
precisará fazer mais horas de atividade física para que sua taxa de glicose fique dentro do
aceitável (100 ou menos)?
Q2272481
Estatística
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear múltipla, onde o nível de glicose (Y) do indivíduo foi
modelado de acordo com a idade em anos (X1), número de horas de atividade física por semana
(X2) e ingestão diária de calorias por semana em milhares (X3). Suponha que foi obtida a
seguinte equação de regressão fazendo o estimador de mínimos quadrados:
Y= 80 + 2 X1 -15 X2 + 20 X3
Considere também 4 indivíduos dessa amostra:
I) Idade de 50 anos, 6 horas de atividade física por semana e ingestão de 3 mil calorias.
II) Idade de 75 anos, 4 horas de atividade física por semana e ingestão de 2 mil calorias.
III) Idade de 40 anos, 2 horas de atividade física por semana e ingestão de 4 mil calorias.
IV) Idade de 30 anos, 8 horas de atividade física por semana e ingestão de 5 mil calorias.
De acordo com as informações acima, responda a questão.
De acordo com a equação de regressão, quais indivíduos têm o mesmo valor esperado de
glicose?
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: 2008
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPEA
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2008 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Economia e Relações Internacionais
|
CESPE / CEBRASPE - 2008 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Estado, Instituições e Democracia |
CESPE / CEBRASPE - 2008 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Estruturas Tecnológica, Produtiva e Regional |
CESPE / CEBRASPE - 2008 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Macroeconomia e Tópicos de Desenvolvimento Econômico |
Q2271327
Estatística
Texto associado
Um levantamento estatístico foi realizado sobre duas grandes populações A e B. A população A consiste dos agricultores familiares que aderiram ao Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (PRONAF); a população B é formada pelos agricultores familiares que não aderiram ao PRONAF. De cada população foi retirada uma amostra aleatória simples de 100 agricultores. A partir dos dados levantados, o estudo produziu estatísticas sobre a renda e o nível de vida desses agricultores. Dos agricultores aderentes ao PRONAF, metade tinha renda mensal inferior a R$ 750,00, enquanto que, daqueles que não aderiram ao PRONAF, metade tinha renda inferior a R$ 500,00. A partir dos dados da pesquisa, para cada agricultor, foi calculado um indicador de nível de vida, X, que varia entre 0 e 1. O valor médio de X relativo à amostra dos 100 agricultores aderentes ao PRONAF foi igual a 0,75. As tabelas abaixo apresentam outros resultados desse levantamento estatístico.
Com base nas informações apresentadas acima, e considerando que Φ(2) = 0,977, em que Φ(z) representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão, julgue o item.
Para os agricultores aderentes ao PRONAF, a tendência linear com intercepto não-nulo entre o indicador X e a renda mensal Y, ajustada pelo método de mínimos quadrados, é expressa por Y = 0,7X + 900.
Para os agricultores aderentes ao PRONAF, a tendência linear com intercepto não-nulo entre o indicador X e a renda mensal Y, ajustada pelo método de mínimos quadrados, é expressa por Y = 0,7X + 900.
Q2269434
Estatística
Um gerente de vendas está analisando a relação entre o investimento em publicidade em milhares de
reais (variável independente, X) e as vendas mensais em milhares de reais (variável dependente, Y) de
um determinado produto. Ele coleta dados de 20 meses e ajusta um modelo de regressão linear simples
para os dados. A partir desses dados foram calculados
Os valores de A, B e C na tabela definida acima são:
Os valores de A, B e C na tabela definida acima são:
Q2269419
Estatística
Um pesquisador decide estudar a relação de uma
variável dependente Y e uma variável independente
X através de uma análise de regressão linear. Ele
observa uma amostra de tamanho 22 do par (X, Y),
e faz um gráfico de dispersão entre os pontos dessa
amostra, que é apresentado a seguir:
Com relação aos pares de pontos destacados com símbolo x e triângulo, pode-se afirmar:
Com relação aos pares de pontos destacados com símbolo x e triângulo, pode-se afirmar:
Q2269418
Estatística
Uma pesquisa foi realizada para analisar a
relação entre a quantidade de horas de estudo
semanal (variável independente) e o desempenho
acadêmico (variável dependente) dos estudantes
de uma universidade. Um modelo de regressão
linear simples foi ajustado para uma amostra de
tamanho 500, e os seguintes resultados foram
obtidos:
I - Coeficiente estimado para a variável horas de estudo (x): 0.75.
II - Erro padrão do coeficiente estimado para a variável horas de estudo: 0.05.
Com base nessas informações, selecione a alternativa correta com relação ao coeficiente estimado para a variável de estudo.
I - Coeficiente estimado para a variável horas de estudo (x): 0.75.
II - Erro padrão do coeficiente estimado para a variável horas de estudo: 0.05.
Com base nessas informações, selecione a alternativa correta com relação ao coeficiente estimado para a variável de estudo.
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