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Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: PC-DFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Fundamentos de Estatística | Modelos Lineares | Previsões do Modelo
A respeito de inteligência artificial, de tipos de análise de dados e de Big Data, julgue o item que se segue.
A análise descritiva utiliza estatísticas e projeções para recomendar ações estratégicas, auxiliando a tomada de decisões e o alcance de melhores resultados.
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ∑ X = 24; ∑ Y = 49; ∑ X ˑ Y = 181; ∑X2 = 100 e ∑Y2 = 343.
A reta dos mínimos quadrados ordinários que representa a
regressão linear simples de Y em X com intercepto não nulo
terá coeficiente linear aproximado de 2,48.
Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MPE-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Uma pesquisa médica investigou a relação entre a idade
de um paciente, em anos, e o tempo, em segundos, que ele levava
para reagir a certo estímulo. A partir dos dados observados,
obteve-se a equação Y = 80,5 + 0,9X, em que X corresponde à
idade do paciente e Y corresponde ao tempo de reação do
paciente, como modelo de regressão linear simples ajustado.
Com base nessa situação hipotética e sabendo que as estimativas
dos coeficientes do referido modelo foram obtidas pelo método
dos mínimos quadrados ordinários, julgue os itens seguintes.
I A correlação linear entre as variáveis X e Y é positiva.
II Estima-se que, a cada aumento de 1 ano na idade do paciente,
o tempo de reação esperado aumenta em 0,9 segundo.
III Caso um paciente de 30 anos de idade apresente tempo de
resposta de 100 segundos, o valor absoluto da diferença entre
o valor efetivo e o valor previsto é de 7,5 segundos.
Assinale a opção correta.
Ano: 2024Banca: Instituto AccessOrganização: BanestesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Modelos Lineares
Qual dos testes abaixo não é considerado não paramétrico?
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANATELDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Regressão Linear Simples | Modelos Lineares
Considerando o modelo clássico de regressão linear e a importância das suas hipóteses no contexto de uso intensivo de dados, julgue o item a seguir.
Na presença de multicolinearidade perfeita, os estimadores
de mínimos quadrados ordinários não são únicos.
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Séries Temporais | Previsões do Modelo | Modelos Lineares
Considere-se um modelo de séries temporais na forma Xt = 2 + 0,2Xt-1 + at em que t denota um índice temporal, at representa um ruído branco com média zero e variância 4, e as variáveis Xt e Xt-1 são tais que E[Xt] = E [Xt-1] e Var [Xt] = Var [Xt-1].
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Se X10 = 5, o valor projetado para a observação X12,
segundo o modelo em tela, será menor que 2.
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.
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 23ª REGIÃO (MT)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Considere o modelo autorregressivo de primeira ordem AR(1), Zt = 2 + 0,6Zt −1 + at
, com at ∼ N(0, σ2). A previsão n passos à
frente para a variável Z convergirá para
Ano: 2024Banca: FIOCRUZOrganização: FIOCRUZDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Inferência Estatística
A linearidade é a capacidade de um método de gerar
respostas analíticas diretamente proporcionais à concentração de um analito em uma amostra. De acordo com a
RDC nº 166/17, sobre a avaliação estatística da linearidade,
avalie as afirmativas abaixo:
I. O coeficiente de correlação (r²) deve estar acima de 0,990.
II. O coeficiente angular deve ser igual a zero.
III. Nos testes estatísticos, deve ser utilizado um nível de
significância de 5%.
IV. É esperado que o coeficiente linear seja estatisticamente
diferente de zero.
V. Para avaliar se os dados são homocedásticos ou não,
é recomendado aplicar o teste F da Anova.
Sobre as afirmativas acima, pode-se dizer que:
Ano: 2014Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANATELDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Texto associado
Em uma empresa que conta com grande equipe de técnicos
em instalação de TV a cabo, três desses técnicos foram
selecionados ao acaso para participarem de processo avaliativo.
A cada um deles foi atribuída uma nota dada por um cliente
diferente. O modelo adotado para análise tem a forma
Wi, j = μ + αi
+ γi, j, em que j = 1, 2, 3 representa a observação
(repetição) e i = 1, 2, 3 representa o fator (técnico). Assim, Wi, j
representa a nota recebida pelo técnico i na repetição j, αi
é um
efeito aleatório que segue distribuição normal com média zero e
variância v > 0, e γi, j é a normal com média zero e variância η > 0.
Com base nos dados apresentados na hipótese e considerando que αi e γi,j sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.
As observações W1,1, W1,2 e W1,3 são mutuamente
independentes.
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