Questões de Concurso Para analista - estatística

O quadrado do coeficiente angular , é inferior a 30.

A estimativa da variância do erro aleatório em torno da tendência ajustada é superior a 27.

O coeficiente de determinação do modelo (R² ) é superior a 0,90.

No período de 2010 a 2014, a média aritmética do índice Y foi igual a 30.

Na análise de resíduos, recomenda-se realizar uma avaliação para se detectar possível correlação linear entre os erros consecutivos. Essa avaliação pode ser realizada, por exemplo, por meio das estatísticas C_p de Mallow.

A correlação linear de Pearson entre a variável resposta e a variável regressora foi superior a -0,75 e inferior a 0,75.

A estatística F da tabela ANOVA, que permite testar conjuntamente a significância estatística dos coeficientes a e b,corresponde à razão entre a soma de quadrados do modelo e a soma de quadrados dos erros. As hipóteses nula e alternativa dessa estatística são, respectivamente, H₀: a = 0 e b = 0 e H₁: a ≠ 0 ou b ≠ 0.

Se, em um teste de significância para o coeficiente angular em questão, as hipóteses nula e alternativa forem, respectivamente, H₀: b = 0 e H₁: b # 0, então o valor da razão t desse teste será inferior a -4 ou superior a 4.

Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por  , em que  representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β. 
Considerando que 

em que X´ denota a transposta da matriz de delineamento, e que

,  julgue o item que se segue.

Se v = 20, entãoserá a matriz de covariância de .

Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por  , em que  representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β. 
Considerando que 

em que X´ denota a transposta da matriz de delineamento, e que

,  julgue o item que se segue.

O fator de inflação da variância (VIF) é obtido com base nos elementos da diagonal principal da matriz (X’X)^-1, sendo sua principal função detectar possíveis pontos influentes ou valores atípicos (outliers) no vetor de resposta y.

Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por  , em que  representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β. 
Considerando que 

em que X´ denota a transposta da matriz de delineamento, e que

,  julgue o item que se segue.
Conclui-se que 

Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por , em que representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β.
Considerando que

em que X´ denota a transposta da matriz de delineamento, e que   julgue o item que se segue.

O vetor de resíduos é dado por (I - H)y, em que H = X (X’X)^-1 X’ é a matriz de projeção (hat matrix) e I é a matriz identidade.

Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por   , em que β representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β. 
Considerando que 



em que X´ denota a transposta da matriz de delineamento, e que
 julgue o item que se segue.

É correto afirmar que 

Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:  Y_k = a₀ + a₁ X_k + ε_k ,  Y_k = b₁ X_k + ε_k ,  X_k = c₀ + c₁ Y_k + ε_k , 
em que k = 1, ..., 20; Y_k representa o índice de fidelização na empresa k; e X_k denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa _k. Os termos ε₁, ...,ε₂₀ representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ. 
Considerando-se o modelo ajustado , em que e são as respectivas estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes a₀ e a₁, é correto afirmar que .

Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:  Y_k = a₀ + a₁ X_k + ε_k ,  Y_k = b₁ X_k + ε_k ,  X_k = c₀ + c₁ Y_k + ε_k ,  em que k = 1, ..., 20; Y_k representa o índice de fidelização na empresa k; e X_k denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε₁, ...,ε₂₀ representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ. 
A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente c₁ é maior ou igual a 2.

Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:  Y_k = a₀ + a₁ X_k + ε_k ,  Y_k = b₁ X_k + ε_k ,  X_k = c₀ + c₁ Y_k + ε_k ,  em que k = 1, ..., 20; Y_k representa o índice de fidelização na empresa k; e X_k denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε₁, ...,ε₂₀ representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ. 

Na regressão linear que passa pela origem, a estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente b₁ é igual a 4/3.

Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples: 
Y_k = a₀ + a₁ Xk + ε_k ,  Y_k = b₁ X_k + ε_k ,  X_k = c₀ + c₁ Y_k + ε_k , 


em que k = 1, ..., 20; Y_k representa o índice de fidelização na empresa k; e X_k denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε₁, ...,ε₂₀ representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ. 

A correlação linear de Pearson entre as variáveis Y e X é menor que 0,30.

Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples:  Y_k = a₀ + a₁ X_k + ε_k ,  Y_k = b₁ X_k + ε_k ,  X_k = c₀ + c₁ Y_k + ε_k ,  em que k = 1, ..., 20; Y_k representa o índice de fidelização na empresa k; e X_k denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε₁, ...,ε₂₀ representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ. A partir dessas informações, julgue o próximo item, considerando que a estimativa do coeficiente a₁ obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários seja â₁ = 0,5 e que

Com base no método de mínimos quadrados ordinários, é correto afirmar que a estimativa do intercepto a₀ é maior que 2.

    Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média .      Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos constituído das seguintes hipóteses. H0: os parafusos procedem do Japão: μ = 100; e H₁: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110. A regra da decisão do teste é não rejeitar H₀ se  < x_c, em que x_c é um valor a ser encontrado; e rejeitar H₀ no caso contrário. A respeito dessa situação, julgue o item subsequente.

A probabilidade do erro do tipo I em dependência do valor crítico x_c é dada por .

    Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média .      Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos constituído das seguintes hipóteses. H₀: os parafusos procedem do Japão: μ = 100; e H₁: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110. A regra da decisão do teste é não rejeitar H₀ se  < x_c, em que x_c é um valor a ser encontrado; e rejeitar H₀ no caso contrário. A respeito dessa situação, julgue o item subsequente.

O erro do tipo I é cometido caso seja dito que o parafuso procede de Taiwan; quando na verdade, procede do Japão. O erro do tipo II é cometido caso seja dito que o parafuso procede do Japão; quando na verdade, procede de Taiwan.