Questões de Concurso Sobre regressão linear em estatística

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Q2258364 Estatística
A tabela apresenta o número de acidentes ocorridos (x) em uma empresa nos últimos seis meses e as despesas médicas correspondentes (y, em R$).  Imagem associada para resolução da questão

Representando graficamente esses pontos tem-se o gráfico abaixo:
Imagem associada para resolução da questão

Ajustando uma reta aos pontos pelo critério dos mínimos quadrados pode-se estimar as despesas médicas para o caso de termos 500 acidentes. Essa estimativa será igual a 
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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
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Q2254428 Estatística
     Uma das principais aplicações da Econometria tem sido sua utilização na obtenção de modelos que explicam a procura de produtos nos diversos setores da Economia. Por exemplo, em um determinado país, adotou-se o modelo zi α + βxiγyiεi para avaliar a demanda per capita de um determinado produto, com base em observações nos últimos dez anos. 

Dados:

• zi = ln(Qi ), em que ln é o logaritmo neperiano (ln(e) 1) e Qi um índice representando a demanda per capita do produto no ano i;

• xi = ln(Pi ), em que Pi é o índice de preço do produto no ano i;

• yi = ln(Ri ), em que Ri é a renda per capita do país no ano i;

• αβ, e γ são parâmetros desconhecidos;

• εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear múltipla.

Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se a equação do plano :

^zi = 4 – 0,12xi + 0,76 yi

Dados obtidos do quadro de análise de variância:
Soma dos quadrados referente à regressão: 0,6160
Variação residual: 0,0140
 Com relação à equação do plano ajustado pelo método dos mínimos quadrados e considerando o quadro de análise de variância correspondente, é correto afirmar que:
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Q2254427 Estatística
     Uma das principais aplicações da Econometria tem sido sua utilização na obtenção de modelos que explicam a procura de produtos nos diversos setores da Economia. Por exemplo, em um determinado país, adotou-se o modelo zi α + βxiγyiεi para avaliar a demanda per capita de um determinado produto, com base em observações nos últimos dez anos. 

Dados:

• zi = ln(Qi ), em que ln é o logaritmo neperiano (ln(e) 1) e Qi um índice representando a demanda per capita do produto no ano i;

• xi = ln(Pi ), em que Pi é o índice de preço do produto no ano i;

• yi = ln(Ri ), em que Ri é a renda per capita do país no ano i;

• αβ, e γ são parâmetros desconhecidos;

• εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear múltipla.

Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se a equação do plano :

^zi = 4 – 0,12xi + 0,76 yi

Dados obtidos do quadro de análise de variância:
Soma dos quadrados referente à regressão: 0,6160
Variação residual: 0,0140
Considerando a equação do plano obtida pelo método dos mínimos quadrados para esse país, o valor da previsão em um determinado ano do índice de demanda per capita Q do produto analisado em função do índice de preço P e uma renda per capita R (P . 0) pode ser obtido pela fórmula:
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Q2254425 Estatística
       Uma empresa, com a finalidade de determinar a relação entre os gastos anuais com propaganda (X), em R$ 1 000,00, e o lucro bruto anual (Y), em R$ 1 000,00, optou por utilizar o modelo linear simples Yiα + β Xiεi, em que Yi é o valor do lucro bruto auferido no ano i, Xi é o valor gasto com propaganda no ano i e εi o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples (α e β são parâmetros desconhecidos).

       Considerou, para o estudo, as seguintes informações referentes às observações nos últimos 10 anos da empresa:

Utilizando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, tem-se que, caso haja um gasto anual com propaganda de 80 mil reais, a previsão do lucro bruto anual, em mil reais, será de
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Q2251215 Estatística
 Um administrador deseja construir um modelo de previsão do valor dos salários recebidos pela categoria A de trabalhadores. Para a construção do modelo foram coletadas as informações relativas ao salário inicial em reais, número de meses de experiência anterior ao emprego atual e tempo de permanência em meses no emprego atual. Ao final foi estimado o seguinte modelo de previsão de salário: salário atual = 1,9 (salário inicial) + 0,10 (meses de permanência no emprego atual) – 22,5 (meses de experiência anterior). A técnica de análise estatística utilizada para a construção deste modelo foi
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Q2251197 Estatística
Considere as seguintes afirmações relativas ao modelo de regressão linear com heterocedasticidade.
I. Os estimadores de mínimos quadrados usuais são viciados e não têm variância mínima.
II. Uma forma de se detectar a existência de heterocedasticidade é através da análise de resíduos.
III. As estimativas das variâncias dos parâmetros estimados pelo método de mínimos quadrados usuais serão viciadas.
IV. Uma forma de se detectar a existência de heterocedasticidade é através do método de Newton-Raphson.
Está correto o que se afirma APENAS em
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Q2251190 Estatística

Considere o modelo de regressão linear com k variáveis independentes e com intercepto

y = Xβ + ε ,

onde

y e ε são vetores aleatórios bi-dimensionais

X é a matriz de planejamento 2 por (k + 1)

β é o vetor de parâmetros (k + 1) dimensional. 

Se ε tem distribuição normal bivariada, com vetor de médias zero e matriz de covariância σ2V , onde V é uma matriz positiva definida de ordem 2, o estimador de mínimos quadrados generalizados de β é dado por 
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Q2251189 Estatística

Considere o modelo de regressão linear com k variáveis independentes e com intercepto

y = Xβ + ε ,

onde

y e ε são vetores aleatórios bi-dimensionais

X é a matriz de planejamento 2 por (k + 1)

β é o vetor de parâmetros (k + 1) dimensional. 

Se ε tem distribuição normal bivariada, com vetor de médias zero e matriz de covariância  σ2 I2 , onde  I2 é a matriz identidade de ordem 2, então o estimador de mínimos quadrados de β tem distribuição normal n-variada com matriz de covariância e n dados, respectivamente, por
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Q2247316 Estatística
   Um estudo levantou a opinião de uma população de 1.500 pessoas acerca da atual política de segurança pública. A tabela seguinte apresenta a distribuição conjunta da opinião pública segundo duas regiões A e B da cidade.

A partir das informações acima, julgue o item a seguir.


A regressão de Z em W é dada por E[Z|W = w] = 0,8 – 0,4w, em que w assume os valores 0 ou 1. 


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Q2247310 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


A estatística D de Cook (Cook’s-D) é utilizada para avaliar a existência de correlação nos resíduos. 

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Q2247309 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


O coeficiente Cp de Mallow é uma medida utilizada em regressão linear múltipla para detecção de pontos influentes.


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Q2247308 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


As estatísticas DFFITS e DFBETAS são medidas utilizadas em regressão linear múltipla para seleção das variáveis explicativas.


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Q2247307 Estatística

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.


O VIF (variance inflated factor) é uma medida utilizada em regressão linear múltipla para se avaliar a multicolineariedade entre as variáveis explicativas do modelo.

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Q2247305 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Se os erros aleatórios seguissem uma distribuição normal com média 0, então Y teria distribuição normal com média α. 


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Q2247304 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Considere que, na análise dos resíduos, o estudo verificou que Y segue uma distribuição normal. Nessa situação, conclui-se que os dados são heterocedásticos. 


Alternativas
Q2247303 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Considere que, para a análise dos resíduos do modelo, o estudo apresentou um gráfico de probabilidade normal (normal probability plot). Nesse caso, é correto concluir que o gráfico apresentado é um histograma dos resíduos.

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Q2247302 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


Caso se mantivesse a tendência dos meses de janeiro a novembro, a estimativa do número de ocorrências por 1.000 habitantes para dezembro de 2003 seria de 50,6 ocorrências por 1.000 habitantes.

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Q2247301 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


O coeficiente de correlação entre X e Y é superior a 0,7.

Alternativas
Q2247300 Estatística
       Entre janeiro e novembro de 2003, foi realizado um estudo para avaliar o número mensal de ocorrências, por 1.000 habitantes, registradas em delegacias de determinada região. Para esse estudo, foi considerado o modelo de regressão linear simples na forma Y = α + βX + ε, em que X é uma variável que representa os meses e assume valores discretos 0, 1, 2, ..., 10, e Y representa o número de ocorrências por 1.000 habitantes registradas no respectivo mês X. Parte do objetivo desse estudo é estimar os coeficientes α e β. O erro aleatório é representado por ε. As tabelas abaixo apresentam parte dos resultados do ajuste e da análise de variância.

Com base no texto acima, julgue o item a seguir.


O coeficiente de explicação ajustado — R2 ajustado — é superior a 0,9.


Alternativas
Respostas
121: D
122: A
123: D
124: C
125: B
126: B
127: A
128: C
129: A
130: C
131: E
132: E
133: E
134: C
135: E
136: E
137: E
138: E
139: C
140: C