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Ano: 2024Banca: COMVEST UFAMOrganização: UFAMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Considere as seguintes afirmativas, referentes à
Análise de Regressão:
I. A multicolinearidade ocorre quando duas variáveis do
modelo, explicando o mesmo fato, contêm
informações similares.
II. A autocorrelação serial nos resíduos é um dos
pressupostos da Análise de Regressão e ocorre
quando o efeito de uma dada variável X influencia as
observações seguintes.
III. A homoscedasticidade indica que as variáveis de um
modelo de regressão devem ter, obrigatoriamente, a
mesma variância.
IV. As condições de normalidade dos resíduos são
necessárias para a definição de intervalos de
confiança e testes de significância.
Assinale a alternativa CORRETA:
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANTTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Os testes estatísticos são bastante úteis na etapa de diagnósticos do processo de modelagem estatística de dados, pois permitem avaliar aspectos como independência, normalidade, homogeneidade e aderência dos dados, entre várias outras hipóteses. Considerando que X e Y representam variáveis quantitativas e que A e B denotam variáveis qualitativas, julgue o seguinte item, a respeito de testes de hipóteses.
O teste bilateral de Kolmogorov-Smirnov é um método não paramétrico que permite avaliar a hipótese de independência entre as variáveis X e Y.
O teste bilateral de Kolmogorov-Smirnov é um método não paramétrico que permite avaliar a hipótese de independência entre as variáveis X e Y.
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.
Para se testar se as unidades amostrais são equivalentes entre
si, as hipóteses nula e alternativa do teste de interesse devem
ser, respectivamente, H0 : μ = 0 e H1 : μ … 0.
Ano: 2023Banca: FGVOrganização: CGE-SCDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Regressão Linear Simples | Modelos Lineares
Considere o modelo de regressão:
Y = XB + u,
sendo Y um vetor nx1, X uma matriz nxk, B um vetor kx1 e u um
vetor nx1. Y é a variável dependente, X representa um conjunto
de regressores, B os parâmetros populacionais do modelo e u o
termo aleatório.
As hipóteses a seguir são necessárias para que o estimador de
MQO de B seja não viesado, à exceção de uma. Assinale-a.
Ano: 2023Banca: NUCEPEOrganização: UESPIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
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: 2023Banca: FGVOrganização: TJ-SEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Em um modelo de regressão linear simples, se o coeficiente
angular é zero, conclui-se que:
Ano: 2023Banca: FEPESEOrganização: EPAGRIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Uma regressão linear simples é expressa por
y = α + βx + ε, onde α e β são os coeficientes linear
e angular da reta, os quais devem ser estimados a
partir de uma amostra e ε representa o erro aleatório
da regressão.
Considere que:
■ As estimativas pelo método de mínimos quadrados ordinários para o coeficiente linear α é
igual a 1,5 e, para o coeficiente angular β é de
2,0 e que a variável x não está correlacionada
com o erro ε.
■ Os resíduos das amostras envolvidas são
independentes e identicamente distribuídos,
com distribuição normal, média igual a 0,0 e
variância com valor constante.
■ O valor assumido para x é igual a 3,0.
Diante do exposto, assinale a alternativa que traz o
valor predito para y.
Ano: 2025Banca: Instituto ConsulplanOrganização: TJ-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Determinado Juiz está analisando a eficácia de um modelo de regressão linear simples que prevê, para cada processo, o valor das indenizações com base no tempo de tramitação. O modelo apresenta um coeficiente de determinação igual a 0,81. Com base no valor obtido para esse coeficiente, analise as afirmativas a seguir.
I. O modelo explica 81% das variações nos valores das indenizações em relação aos valores reais observados.
II. O coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis envolvidas é 0,9.
III. Um coeficiente de determinação de 0,81 garante que o modelo não apresente problemas de multicolinearidade.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2024Banca: CESGRANRIOOrganização: IPEADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Considere um estudo de evento que analisa o impacto do lançamento de um produto nas ações de uma empresa, ao longo de um período de 11 dias, onde o dia 0 representa o dia do lançamento. Uma regressão foi realizada para entender o efeito do evento sobre o retorno das ações, utilizando um modelo que incluiu variáveis de tempo, um indicador de evento e uma interação entre tempo e evento. Os resultados da regressão foram os seguintes:
RetornoAções (Tempo, Evento) = 0,02 - 0,003Tempo + 0,05Evento - 0,01Tempo x Evento + ε ,
onde
• RetornoAções representa o retorno das ações da empresa;
• Tempo é o período de tempo em dias codificados de -5 a 5;
• Evento é uma variável indicadora que vale 1 se Tempo> 0 e 0 caso contrário;
• ε é o termo de erro.
Supondo-se que todos os coeficientes da equação acima sejam estatisticamente significativos individual e conjuntamente a 5%, verifica-se que o
Ano: 2014Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: UFPBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Sobre as características do termo Erro ou Resíduo, analise as assertivas e assinale a alternativa que aponta as corretas.
I . Absorve os possíveis erros de medida da
variável a ser “explicada”.
II. Contempla os valores estimados dos
parâmetros associados à variável
explicativa.
III. Absorve a influência de outras variáveis
não especificadas no modelo.
IV. Capta o comportamento irregular,
especialmente em ciências sociais
aplicadas (comportamento humano).
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