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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.
Para testar a significância de um determinado coeficiente do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:
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?
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.
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
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.
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,
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.
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
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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