Questões de Matemática - Álgebra Linear - Equações Lineares, Espaço Vetorial e Transformações Lineares e Matrizes para Concurso
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considere que foi obtido, por meio do método dos
mínimos quadrados, o ajustamento do modelo
= 1, 2, 3, . . . , em que i corresponde
a i-ésima observação, ?, ? e ? são
parâmetros desconhecidos e o erro aleatório, com
as respectivas hipóteses consideradas para a regressão
linear múltipla. Uma amostra aleatória com 35
observações () foi utilizada, obtendo-se os
valores de 1,5 e 3,0 para as estimativas de ? e ?,
respectivamente.
considere que foi obtido, por meio do método dos
mínimos quadrados, o ajustamento do modelo
= 1, 2, 3, . . . , em que i corresponde
a i-ésima observação, ?, ? e ? são
parâmetros desconhecidos e o erro aleatório, com
as respectivas hipóteses consideradas para a regressão
linear múltipla. Uma amostra aleatória com 35
observações () foi utilizada, obtendo-se os
valores de 1,5 e 3,0 para as estimativas de ? e ?,
respectivamente.
onde E é o operador de expectância (esperança matemática),é a matriz de variância-covariância das perturbações aleatórias, condicionada a X. Utilizando-se o método de mínimos quadrados simples (OLS) estimam-se os parâmetros
Nessas condições, analise as proposições a seguir.
entre o logaritmo do valor pago em um processo judicial de
natureza trabalhista (Y) e o correspondente logaritmo do valor da
causa (X). Para o estudo, foram selecionados ao acaso 301
processos judiciais trabalhistas. Observando-se o par de valores
foram obtidos os resultados apresentados na tabela a seguir.
A partir dessas informações, julgue os itens de 86 a 95,
considerando um modelo de regressão linear simples na forma
entre o logaritmo do valor pago em um processo judicial de
natureza trabalhista (Y) e o correspondente logaritmo do valor da
causa (X). Para o estudo, foram selecionados ao acaso 301
processos judiciais trabalhistas. Observando-se o par de valores
foram obtidos os resultados apresentados na tabela a seguir.
A partir dessas informações, julgue os itens de 86 a 95,
considerando um modelo de regressão linear simples na forma