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Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Análise de Variância (ANOVA)
Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.
Em um modelo de regressão linear simples, o quadrado médio associado ao modelo é menor que a respectiva soma de quadrados. O mesmo ocorre com o quadrado médio dos resíduos em comparação com a soma de quadrado dos resíduos.
Em um modelo de regressão linear simples, o quadrado médio associado ao modelo é menor que a respectiva soma de quadrados. O mesmo ocorre com o quadrado médio dos resíduos em comparação com a soma de quadrado dos resíduos.
Ano: 2010Banca: FCCOrganização: TRT - 9ª REGIÃO (PR)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Em um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o método dos mínimos quadrados generalizados. É correto afirmar, com relação ao modelo original, isto é, antes da aplicação deste método, queEm um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o método dos mínimos quadrados generalizados. É correto afirmar, com relação ao modelo original, isto é, antes da aplicação deste método, que
Ano: 2019Banca: IV - UFGOrganização: UFGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Regressão Linear Simples | Modelos Lineares
Um economista tentando estimar os preços dos apartamentos disponíveis para venda definiu o seguinte modelo: lnyi=β0+β1 lnxi+β2 Di+ui , em que Yi representa o preço dos apartamentos em reais, xi é o tamanho do imóvel, medido em m2 , Di é uma variável dummy indicando se existe um parque ou praça pública, no raio de 200 metros de distância do imóvel, e ui é o termo de erro aleatório. O modelo foi estimado pelo método dos mínimos quadrados ordinários, com uma amostra de tamanho n = 732 e o resultado da estimação está descrito, a seguir.
Parâmetro | Coeficiente | Erro-padrão | p-valor |
β0 | 10,66 | 0,085 | 0,000 |
β1 | 0,30 | 0,019 | 0,000 |
β2 | 0,12 | 0,06 | 0,067 |
R 2 = 0,95 R 2 ajust. = 0,94
De acordo com os resultados estimados, a existência de um parque próximo ao imóvel, aumenta o seu valor, ceteris paribus, em
Ano: 2020Banca: IBADEOrganização: Prefeitura de Vila Velha - ESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Paramétrica | Modelos Lineares
Considerando os indicadores utilizados na análise de
regressão, marque a única opção correta dentre as
afirmações abaixo.
Ano: 2025Banca: Instituto ConsulplanOrganização: HEMOBRÁSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Coeficiente de Determinação e Ajustado | Fundamentos de Estatística | Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Na análise do impacto da temperatura, no tempo de estabilidade de um hemoderivado, foi ajustado um modelo de regressão
linear simples. O coeficiente de determinação obtido foi R² = 0,87. É correto afirmar que esse valor representa:
Ano: 2023Banca: VUNESPOrganização: TRF - 3ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares
Texto associado
Observação: Para as questões que assim necessitarem, há tabelas estatísticas disponibilizadas no final deste caderno.
Para responder às questões de números 57 e 58, considere o texto a seguir.
Suponha que uma análise de regressão com dados das variáveis x e y indicou correlação linear entre elas, obtendo-se para coeficientes os seguintes valores: 0,78 para o coeficiente de determinação, – 0,28 para o coeficiente de inclinação e 52,10 para o coeficiente linear (ou de interceptação).
Com relação à equação da reta de regressão, podemos usá-la para diversas estimativas. Se o fizermos para x = 60, obteremos o correspondente y. Dos valores a seguir, o que mais se aproxima de y é:
Ano: 2023Banca: FCCOrganização: Copergás - PEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares
A classificação de uma regressão como heterocedástica
Ano: 2014Banca: FUNCABOrganização: SEPLAG-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Modelos Lineares | Regressão Linear Simples | Inferência Estatística
Texto associado
Para responder às questões 46, 47 e 48 use as informações a seguir sobre as variáveis Z e W. Suponha que as duas variáveis estejam relacionadas segundo um modelo de regressão linear simples, Z = β0 + β1 w + ε, sendo ε o termo aleatório e que:
Qual opção informa as estimativas de mínimos quadrados de β0 e β1, respectivamente?
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Regressão Linear Simples | Modelos Lineares
Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.
As séries temporais podem apresentar sazonalidade, o que impede a sua análise por um modelo de regressão linear.
Ano: 2016Banca: IBADEOrganização: SEDUC-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares
Suponha que um grupo de economistas, após muita reflexão, tenha definido que o modelo de Custo Total de Produção, como função do produto X, seja dado pela expressão Yi = β1 + β2Xi + β3 (Xi)2 + β4(Xi)3 + µ1i .Não obstante, admita que um economista iniciante,desconhecendo este fato, adote em seus trabalhos a seguinte expressão, ao invés da anterior: Yi = α1 + α2Xi + α3(Xi)2 + µ2i . Assinale a alternativa que contém o tipo de erro incorrido pelo economista novato e a sua medida.
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