Questões de Concurso
Sobre regressão linear em estatística
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Representando graficamente esses pontos tem-se o gráfico abaixo:
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
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.
A previsão de vendas, em milhares de reais, para o primeiro trimestre de 2006 é
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Com base no texto acima, julgue o item a seguir.
O coeficiente de correlação entre X e Y é superior a 0,7.
Com base no texto acima, julgue o item a seguir.
O coeficiente de explicação ajustado — R2
ajustado — é superior a 0,9.