Questões de Concurso Público INPI 2013 para Analista de Planejamento - Estatistica

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Q313997 Estatística
Considere que, em um modelo de regressão linear múltipla, a variância associada à média da resposta estimada para um vetor X* de novas observações seja σ 21 e a variância do erro de predição correspondente, σ 22.

Nessa situação, é correto afirmar que o quadrado médio do resíduo será QMR ≤ σ 22  -  σ 21.
Alternativas
Q313998 Estatística
Em relação à análise de variância para avaliar a qualidade de ajuste de modelos de regressão, julgue os próximos itens.

Considere que, em um modelo de regressão de Y, explicado por X1, se obtenha uma soma de quadrados totais (SQT) igual a 419,875 e uma soma de quadrados da regressão (SQReg) igual a 231,125. Assumindo que, no modelo de Y, explicado por X1 e X2, se obtenha uma soma de quadrados do resíduo (SQR) igual a 17,625, então é correto afirmar que a soma de quadrado extra, devido ao acréscimo de X2, é igual a 171,125.

Alternativas
Q313999 Estatística
Em relação à análise de variância para avaliar a qualidade de ajuste de modelos de regressão, julgue os próximos itens.

Assuma que um modelo de regressão com 5 variáveis explicativas tenha sido ajustado em uma amostra de tamanho n = 25 e obteve-se um coeficiente de determinação do modelo igual a R2 = 0,80. Nessa situação, o coeficiente de determinação ajustado (R2α)será maior que 0,75.
Alternativas
Q314000 Estatística
Em relação à análise de variância para avaliar a qualidade de ajuste de modelos de regressão, julgue os próximos itens.

Considere que, em um modelo de regressão linear simples ajustado em uma amostra de tamanho n = 16, tenha sido obtido um valor crítico para a análise de variância do teste de ajuste do modelo igual a 4,54. Nesse cenário, se o modelo estiver bem ajustado, o coeficiente de determinação será maior que 56
Alternativas
Q314001 Estatística
Em relação à análise de variância para avaliar a qualidade de ajuste de modelos de regressão, julgue os próximos itens.

Considere uma variável resposta X e duas variáveis explicativas X1 e X2. Nesse caso, a soma de quadrados totais (SQT) do modelo Y , explicado por X1, será maior que a soma de quadrados totais do modelo Y, explicado por X1 e X2.

Alternativas
Respostas
31: C
32: C
33: C
34: C
35: E