Questões de Concurso Sobre regressão linear em estatística

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Q2164536 Estatística
Considere que uma amostra de n pares de observações (xi, yi), i = 1, ..., n tenha sido colhida para duas variáveis de interesse, X e Y, e que o coeficiente de correlação linear de Pearson calculado com os dados foi igual a 0,7. O coeficiente de determinação de um modelo de regressão linear simples ajustado usando o método de mínimos quadrados ordinários, tendo Y como variável resposta e X como variável explicativa, será igual a:
Alternativas
Q2164533 Estatística
O diretor-geral de uma grande rede de escolas deseja estudar a relação entre a nota dos alunos do ensino médio em uma determinada prova de conhecimentos gerais (Y, em pontos) com o sexo do aluno (X1 = 0, se feminino; X1 = 1, se masculino), a idade do aluno (X2, em anos) e a sua renda familiar per capita (X3, em reais). O estatístico contratado pra resolver esse problema selecionou uma amostra aleatória de alunos, ajustou um modelo de regressão linear múltipla usando as variáveis explicativas X1, X2, X3 e Y como a variável resposta. Ele apresentou ao diretor as seguintes conclusões:
I. A nota média do aluno cresce linearmente com relação a sua idade.
II. A nota média do aluno cresce linearmente com relação a sua renda familiar per capita.
III. A média da nota do aluno difere entre os dois sexos.
IV. O efeito linear da renda familiar per capita na nota não é o mesmo para qualquer idade, e vive-versa.
V. O efeito linear do sexo do aluno na nota é o mesmo para qualquer idade e renda familiar per capita.
Considerando as conclusões anteriores, marque a alternativa que corresponde a uma possível representação da estrutura do modelo final apresentado ao diretor-geral.
Alternativas
Q2161829 Estatística
A multicolinearidade perfeita ocorre em uma regressão linear
Alternativas
Q2161826 Estatística
Considere a equação a seguir como representação do modelo de regressão linear simples.
y = β0 + β1x +∈
Dado: ∈ representa o erro aleatório.
De acordo com esse modelo,
Alternativas
Q2132863 Estatística

    Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.


00_84 - 92 .png (405×472)


Com base nessas informações, julgue o próximo item.


Os resíduos do modelo 92_1.png (92×22) para os votantes em candidatos de direita pode ser corretamente calculado fazendo-se 92_2.png (94×22), onde 92_y.png (15×20) é o valor estimado de y92_b .png (13×20)0 é o coeficiente linear estimado do modelo e 92_b .png (13×20)1 é o coeficiente linear estimado do modelo. 

Alternativas
Q2132862 Estatística

    Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.


00_84 - 92 .png (405×472)


Com base nessas informações, julgue o próximo item.


Como a Cov(x2y) > 0 para a quantidade de votos em candidatos de esquerda, então, para o modelo de regressão linear simples de y em que apenas a varável x2 fosse considerada, necessariamente o coeficiente angular referente à variável x2 seria maior que zero. 

Alternativas
Q2132861 Estatística

    Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.


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Com base nessas informações, julgue o próximo item.


Se, para os votantes em candidatos de direita, o valor daestatística F do modelo yβ0 + β1x2 +  tiver valor iguala 640, então o valor da estatística t para a variável x2 terávalor superior a 30, onde β0 é o coeficiente linear domodelo, β1 é o coeficiente linear do modelo e ∈ é o erro.

Alternativas
Q2132860 Estatística

    Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.


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Com base nessas informações, julgue o próximo item.


Se as variáveis x1 e x2 fossem incluídas simultaneamente no modelo e o coeficiente angular referente à variável x2 fosse maior que zero, mas não significativo para um nível de significância de 5%, então, nesse caso, as estimativas dos coeficientes linear e angular referentes à variável x1 seriam as mesmas do modelo em que apenas a variável x1 estivesse presente. 

Alternativas
Q2132859 Estatística

    Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.


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Com base nessas informações, julgue o próximo item.


Se a quantidade de votos fosse considerada apenas aquela da variável x2, então o coeficiente linear dos votantes em candidatos de esquerda seria maior que o coeficiente linear dos votantes em candidatos de direita. 

Alternativas
Q2132856 Estatística

    Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.


00_84 - 92 .png (405×472)


Com base nessas informações, julgue o próximo item.


O coeficiente angular da variável x1 dos votantes em candidatos de direita é maior que o coeficiente angular da variável x1 dos votantes em candidatos de esquerda.

Alternativas
Q2132855 Estatística

    Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.


00_84 - 92 .png (405×472)


Com base nessas informações, julgue o próximo item.


Se as variáveis x1 e x2 fossem incluídas simultaneamente no modelo utilizado para explicar a quantidade de votos em candidatos de direita, então o erro teria 24 graus de liberdade. 

Alternativas
Q2125259 Estatística
Considere a regressão de Y por X, duas variáveis não nulas. Chame de R os resíduos da regressão de Y por X estimada por mínimos quadrados ordinários. Se estimarmos uma regressão de R por X pelo método dos mínimos quadrados ordinários, o coeficiente angular dessa última regressão será: 
Alternativas
Q2121100 Estatística
Um modelo de regressão linear foi utilizado para relacionar 30 observações da variável dependente Y com a variável independente X1.
O coeficiente angular estimado foi de -0,10, com erro padrão igual a 0,01. O valor da soma dos quadrados totais foi 32.
A variância residual do modelo foi de:
Alternativas
Q2114817 Estatística

Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidade do tempo que um processo leva até ser julgado. A tabela de análise de variância a seguir mostra os resultados dessa modelagem.


Com base nessas informações e sabendo que existe uma correlação positiva entre as variáveis e que Var(X) = 2,35, julgue o item a seguir. 

Caso fosse adicionada mais uma variável ao modelo, então, necessariamente o grau de ajuste do modelo aumentaria.
Alternativas
Q2114815 Estatística

Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidade do tempo que um processo leva até ser julgado. A tabela de análise de variância a seguir mostra os resultados dessa modelagem.


Com base nessas informações e sabendo que existe uma correlação positiva entre as variáveis e que Var(X) = 2,35, julgue o item a seguir. 

No estudo, foram utilizados 30 dados.
Alternativas
Q2101318 Estatística
São resumidos a seguir os resultados da análise de variância resultante do ajuste de um modelo de regressão linear homocedástico definido como Yi = β0 + β1X1i + ... + βpXpi i, onde i = 1, . . . , n e i são erros independentes e normalmente distribuídos com média igual a zero e variância σ2. A estimação foi feita utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários:

• Soma de Quadrados Total = 5.000;
• Soma de Quadrados dos Resíduos = 1.800;
• Graus de Liberdade Total = 40; e,
• Graus de Liberdade da Regressão = 4.
Com base nesses resultados, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas. 
( ) A estimativa não-viesada para σ é igual a 50.
( ) A amostra é composta por n = 40 observações.
( ) O modelo apresenta um total de p = 4 variáveis explicativas.
( ) A raiz quadrada do coeficiente de determinação R² é igual a 0,80.
( ) Sabendo que a região crítica (RC) do teste F associado ao problema é RC = {Fobs > 2,63} para 95% de confiança, onde Fobs representa o valor observado da estatística de teste, conclui-se que pelo menos uma das variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente, com 5% de significância.

A sequência está correta em
Alternativas
Q2096268 Estatística
UUma reta de regressão linear simples foi obtida a partir do modelo
Y = αX + β + e
pelo método de mínimos quadrados usual e mostrou as seguintes estimativas dos coeficientes: α = 3,4 e b = 0,5; além disso, obteve-se um coeficiente de correlação amostral igual a 0,9. 
Com base nesses dados, avalie se as afirmativas a seguir estão corretas.
I. A porcentagem da variação total dos dados que é explicada pela regressão é menor do que 60%. II. A reta de regressão obtida ajusta bem o modelo. III. O intercepto α = 3,4 mostra que a valor grandes de x correspondem valores grandes de y.
Está correto o que se afirma em
Alternativas
Q2086190 Estatística
Em modelos de regressão linear múltipla, a análise de resíduos tem um papel fundamental na verificação da qualidade do ajuste. A medida de influência responsável por medir a diferença entre um modelo de regressão com determinada observação e um modelo sem aquela observação denomina-se: 
Alternativas
Q2082844 Estatística
Um pesquisador avaliou o impacto de alguns fatores sobre a nota de estudos sociais dos alunos. Para isso, considerou um modelo de regressão linear múltipla. Os resultados são apresentados na tabela a seguir.
Imagem associada para resolução da questão

Tendo em vista a interpretação de resultados de modelos de regressão linear múltipla, assinale a alternativa correta.
Alternativas
Ano: 2023 Banca: FEPESE Órgão: EPAGRI Prova: FEPESE - 2023 - EPAGRI - Estatístico |
Q2073946 Estatística
Uma regressão linear simples é expressa por y = α + βx + ε, onde α e β são os coeficientes linear e angular da reta, os quais devem ser estimados a partir de uma amostra e ε representa o erro aleatório da regressão.
Considere que:
■ As estimativas pelo método de mínimos quadrados ordinários para o coeficiente linear α é igual a 1,5 e, para o coeficiente angular β é de 2,0 e que a variável x não está correlacionada com o erro ε. ■ Os resíduos das amostras envolvidas são independentes e identicamente distribuídos, com distribuição normal, média igual a 0,0 e variância com valor constante. ■ O valor assumido para x é igual a 3,0.

Diante do exposto, assinale a alternativa que traz o valor predito para y.
Alternativas
Respostas
121: B
122: C
123: C
124: D
125: E
126: C
127: E
128: E
129: E
130: C
131: C
132: E
133: C
134: E
135: C
136: B
137: B
138: C
139: B
140: A