Questões de Concurso Sobre regressão linear em estatística

Foram encontradas 352 questões

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 
Alternativas
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
Alternativas
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. 


Alternativas
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. 

Alternativas
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.


Alternativas
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.


Alternativas
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.

Alternativas
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. 


Alternativas
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. 


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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
Q2247299 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 — R2 — é superior a 0,81.


Alternativas
Q2247298 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.


A variância amostral de Y é maior que 0,05. 


Alternativas
Q2247297 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.


A estimativa da variância dos erros aleatórios (E) é igual a 0,003. 


Alternativas
Q2247296 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 quadrado médio do modelo (D) é igual a 0,3. 


Alternativas
Q2247293 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.


Para o cálculo das estimativas de mínimos quadrados ordinários não é necessário que os erros aleatórios, representados por ε, tenham distribuições normais.


Alternativas
Q2247291 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.


A média de Y é superior a 50,5.

Alternativas
Q2239572 Estatística
No ajuste de uma reta de regressão linear simples pelo método dos mínimos quadrados de uma variável Y em uma variável X, o coeficiente de determinação observado foi igual a 0,0625.
Nesse caso hipotético, o módulo do coeficiente de correlação amostral entre X e Y é igual a 
Alternativas
Respostas
141: C
142: A
143: C
144: E
145: E
146: E
147: C
148: E
149: E
150: E
151: E
152: C
153: C
154: C
155: E
156: C
157: C
158: C
159: E
160: B