Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre regressão linear em estatística
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Alguns dos resultados aproximados foram:
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• Fcalculado = 257,21. • Fsignificância = 5,50E - 23 • intercepto = 34,52; e • inclinação = 0,84
O valor da estatística t de Student e o p − valor para o teste da significância de β1 são, aproximadamente e respectivamente,
O modelo de regressão linear simples Fi = α + βGi + εI
foi adotado para prever o faturamento anual (F), em milhões de reais, de
uma empresa em função dos respectivos gastos com propaganda (G), em milhões de reais. α e β são parâmetros reais
desconhecidos, i corresponde a i-ésima observação e εI
é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão
linear simples. Com base em 10 observações anuais (Gi
, Fi
) e utilizando o método dos mínimos quadrados encontrou-se a
equação . Sabendo-se, com base nessas informações, que a estimativa da variância do modelo teórico encontrada
foi de 25 e que o coeficiente de determinação (R2) é igual a 80%, verifica-se que a variância da estimativa do coeficiente angular
correspondente ao modelo é igual a
I Quando se adiciona variáveis explicativas no modelo de regressão linear, espera-se o incremento da estatística R2 .
II Ao se comparar modelos com diferentes quantidades de variáveis explicativas, deve-se analisar o valor de R2 ajustado.
III O aumento de variáveis explicativas aumenta o R2 ajustado.
IV Ao se estimar um modelo com quatro variáveis explicativas e compará-lo com um modelo com três variáveis explicativas, escolhe-se o modelo que retornar o maior valor de R2 ajustado, tudo o mais constante.
Estão corretos apenas os itens
Se Ŷi = β0 + β1Xi é a reta ajustada pela regressão e se ei = Yi - Ŷi é o resíduo da observação i, i = 1, 2, ..., n, avalie as afirmativas a seguir.
I.
II.
III. O ponto pertence à reta ajustada.
Assinale a alternativa CORRETA.
O modelo, com 20 observações, foi bem ajustado, atendendo a todos os pressupostos necessários, e os resultados foram:
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O intervalo bilateral de 95% de confiança para predição quando é, aproximadamente: