Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre regressão linear em estatística

Durante a verificação das suposições do modelo de regressão linear, os resíduos externamente studentizados (do inglês externally studentized residual) (t_ἰ ) são apresentados graficamente com os valores preditos  na figura a seguir.




Fonte: MONTGOMERY, Douglas C.; PECK, Elizabeth A.; VINING, G. Geoffrey. Introduction to linear regression analysis. John Wiley & Sons, 2012.

Qual violação das suposições do modelo linear pode ser verificada na figura?

Para as variáveis Y e X , em que Y denota a variável resposta e X representa a variável regressora, a correlação linear de Pearson entre Y e X é 0,8, o desvio padrão amostral de Y é 2, e o desvio padrão amostral de X é 4. Nesse caso, a estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente angular da reta de regressão linear simples é igual a

As variáveis número de horas de treinamento preventivo e número de acidentes de trabalho foram analisadas e forneceram a seguinte equação de regressão linear: Y _previsto = 8,5 – 0,006X. Esta equação permite afirmar que:

Considere as seguintes afirmativas:

I. Na análise de correlação, o objetivo principal é medir a força ou o grau de associação linear entre duas variáveis.
II. Na análise de variância de um modelo de regressão múltipla, aplica-se a estatística F para testar a significância de cada parâmetro da equação de regressão individualmente.
III. O coeficiente de determinação linear, R² , mede a proporção de variação da variável dependente explicada pela(s) variável(is) explicativa(s).
IV. Na análise de regressão, o objetivo é estimar ou prever o valor médio de uma variável com base nos valores fixos de outras.

Assinale a alternativa CORRETA:

Em um modelo de regressão linear simples, se o coeficiente angular é zero, conclui-se que: