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1

457941201455745
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TSEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.


A equação de regressão fornece a base para determinar várias estimativas por ponto, ou seja, um intervalo de predição completo. 
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2

457941200976259
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TJ-APDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares
Para testar a significância de um determinado coeficiente do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico: 
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3

457941200580842
Ano: 2023Banca: NUCEPEOrganização: UESPIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Regressão Linear Simples | Modelos Lineares
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear múltipla, onde o nível de glicose (Y) do indivíduo foi modelado de acordo com a idade em anos (X1), número de horas de atividade física por semana (X2) e ingestão diária de calorias por semana em milhares (X3). Suponha que foi obtida a seguinte equação de regressão fazendo o estimador de mínimos quadrados:


Y= 80 + 2 X1 -15 X2 + 20 X3


Considere também 4 indivíduos dessa amostra:


I) Idade de 50 anos, 6 horas de atividade física por semana e ingestão de 3 mil calorias.

II) Idade de 75 anos, 4 horas de atividade física por semana e ingestão de 2 mil calorias.

III) Idade de 40 anos, 2 horas de atividade física por semana e ingestão de 4 mil calorias.

IV) Idade de 30 anos, 8 horas de atividade física por semana e ingestão de 5 mil calorias. 



De acordo com as informações acima, responda a questão.
De acordo com a equação de regressão, quais indivíduos têm o mesmo valor esperado de glicose?
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4

457941201276361
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: INSADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares

Julgue o item a seguir, referente a conceitos e técnicas estatísticas aplicadas à análise multivariada. 


A MANOVA é preferível à ANOVA univariada quando há mais de uma variável dependente, pois garante que todas as comparações entre grupos sejam significativas individualmente. 

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5

457941201446673
Ano: 2011Banca: CESGRANRIOOrganização: PetrobrasDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples

Considere o modelo de regressão linear simples: y = β0 + β1 x + ε, sendo ε um ruído branco Gaussiano. Esse modelo foi utilizado para investigar a relação existente entre y = número de correspondências enviadas a um município em certo período, e x = população residente no município, a partir de uma amostra de 64 municípios, gerando os seguintes resultados:


Estimativa de β0: 0 = 5

Estimativa de β1: 1 = 2

Estimativa do erro padrão de 0 : 2,5

Estimativa do erro padrão de 1 : 4


O valor calculado da estatística T para testar H0: β1 = 0 contra H1: β1 ≠ 0 é

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6

457941201368381
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Análise de Variância (ANOVA)
Texto associado
        Um experimento foi realizado para comparar a produtividade de três variedades de trigo (T1, T2 e T3) em um campo constituído por 30 parcelas de terra. Um delineamento de blocos casualizados foi empregado, em que cada bloco contém as três variedades, alocadas de forma aleatória. A produtividade média (em kg/ha) foi registrada para cada parcela, e os dados obtidos foram analisados com um teste de análise de variância (ANOVA) para comparação das produtividades médias ao nível de significância de 5%. A hipótese de normalidade dos resíduos e da homogeneidade de variâncias foi verificada antes de se interpretar os resultados da ANOVA.

A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item.  


Se o p-valor do teste F da ANOVA for igual a 0,02, então há evidências estatísticas para se rejeitar a hipótese nula de que as três variedades de trigo proporcionam a mesma produtividade média.

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7

457941200816932
Ano: 2023Banca: FGVOrganização: CGE-SCDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Considere o modelo de regressão estimado:

Wi = 0,5 + 0,1*Ei + 0,2*Di + ui,

em que wi é o logaritmo neperiano do salário, Ei é o logaritmo neperiano dos anos de estudo e Di é uma variável binária igual a 1 se homem e a 0 se mulher.

Considere que todas as estimativas são estatisticamente significativas a 1%.

A partir das estimativas acima, é possível concluir que, em média,
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8

457941201292790
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: INSADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Análise Multivariada

Julgue o item a seguir, referente a conceitos e técnicas estatísticas aplicadas à análise multivariada.


A regressão linear múltipla é uma técnica de análise multivariada usada para modelar a relação entre uma variável dependente e múltiplas variáveis independentes.

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9

457941201064417
Ano: 2018Banca: IV - UFGOrganização: UFGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Tabelas de Frequência | Regressão Linear Simples | Estatística Descritiva | Modelos Lineares
A regra de Sturges é um critério utilizado para determinar um número razoável de
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10

457941200667795
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANATELDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares

Acerca da avaliação de modelos de classificação, julgue o item que se segue.


A área sob a curva ROC (receiver operating characteristic) é uma métrica de qualidade útil para avaliar um modelo: quanto mais próxima a curva estiver do canto superior direito do gráfico, melhor será a predição do modelo. 

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