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questionei.comQuestões de Previsões do Modelo
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7 questões encontradas
Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou um modelo de regressão usando variáveis como tipo de ação, vara, quantidade de partes e histórico de movimentações, e avaliou o modelo no conjunto de teste.
Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:
Erro = \(\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_{i} - \hat{y}_{i}|\) obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”.
A métrica utilizada pelo cientista de dados é:
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Polícia FederalDisciplina: EstatísticaTemas: Regressão Linear Simples | Previsões do Modelo
Texto associado
O intervalo de tempo entre a morte de uma vítima até que ela seja encontrada (y em horas) denomina-se intervalo post mortem. Um grupo de pesquisadores mostrou que esse tempo se relaciona com a concentração molar de potássio encontrada na vítima (x, em mmol/dm³). Esses pesquisadores consideraram um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + ε, em que a representa o coeficiente angular, b denomina-se intercepto, e ε denota um erro aleatório que segue distribuição normal com média zero e desvio padrão igual a 4.
As estimativas dos coeficientes a e b, obtidas pelo método dos mínimos quadrados ordinários foram, respectivamente, iguais a 2,5 e 10. O tamanho da amostra para a obtenção desses resultados foi n = 101. A média amostral e o desvio padrão amostral da variável x foram, respectivamente, iguais a 9 mmol/dm³ e 1,6 mmol/dm³ e o desvio padrão da variável y foi igual a 5 horas.
De acordo com o modelo ajustado, caso a concentração molar de potássio encontrada em uma vítima seja igual a 2 mmol/dm³, o valor predito correspondente do intervalo post mortem será igual a 15 horas.
Ano: 2015Banca: COMPERVE-UFRNOrganização: UFRNDisciplina: EstatísticaTemas: Regressão Linear Simples | Previsões do Modelo
Texto associado
As questões de 45 a 49 deverão ser respondidas com base nos dados do seguinte enunciado
A Pró-Reitoria de Graduação de uma determinada universidade conduziu um estudo para avaliar o impacto do índice de rendimento acadêmico (IRA) no valor do primeiro salário de alunos de graduação egressos dessa instituição. O estudo foi conduzido da seguinte forma: uma amostra aleatória simples foi selecionada do cadastro dos alunos que concluíram alguma graduação na instituição nos cinco anos anteriores à realização do estudo. Nessa amostra, n = 40 alunos informaram o valor do salário inicial (em milhares de reais) em seu primeiro emprego. Suponha que xi e yi denotam, respectivamente, o IRA final e o salário (em milhares de reais) no primeiro emprego para o i-ésimo aluno da amostra, i = 1, ..., n. Suponha também satisfeitas as suposições para uma análise pelo modelo de regressão linear simples yi = β0 + β1xi + ei, em que e1, ..., en são variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas N(0, σ²). Um ajuste para o modelo acima pelo método dos mínimos quadrados produziu os seguintes resultados:
De acordo com o modelo ajustado, a predição do salário inicial do primeiro emprego de um aluno na população alvo que tenha IRA final igual a 8,0 é de
Ano: 2014Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-SEDisciplina: EstatísticaTemas: Regressão Linear Simples | Previsões do Modelo
Texto associado
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Suponha que um modelo de regressão linear simples seja ajustado de modo que se obtenha um coeficiente de determinação próximo de 1. Nessa situação, o modelo não pode ser utilizado para previsão da variável resposta referente a valores da variável explicativa além do intervalo observado na amostra.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CNJDisciplina: EstatísticaTemas: Regressão Linear Simples | Previsões do Modelo
Considere que, para um modelo de regressão linear, um vetor \(x^*\) de variáveis independentes tenha sido observado com o objetivo de se predizer a resposta. Considere, ainda, que um leverage seja igual a 0,45, que o quadrado médio do resíduo seja 120 e que o percentil de ordem 97,5% da distribuição t-Student correspondente seja 2,04. Nesse caso, a amplitude do intervalo de predição é superior a 360.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TelebrasDisciplina: EstatísticaTemas: Regressão Linear Simples | Previsões do Modelo
Texto associado
A tabela acima mostra o resultado do estudo efetuado por certa empresa automobilística a respeito do preço de determinado modelo de veículo, Y, em R$ mil, em função da idade, X, em anos. O correspondente modelo de regressão linear simples foi determinado na forma Y = 80.000 - 13.000 X + ε, em que o erro aleatório ε tem desvio padrão de R$ 5.000,00. O preço médio dos veículos é κr = 54.000 e a soma dos quadrados total é SQT = ∑i=15 (yi - κr)2 = 1.720 × 106.
| X | Y |
|---|---|
| 0 | y1 = 80 |
| 1 | y2 = 70 |
| 2 | y3 = 50 |
| 3 | y4 = 40 |
| 4 | y5 = 30 |
Com base na tabela e nas informações apresentadas, julgue os itens seguintes a respeito desse modelo.
Para um veículo com 2,5 anos de idade, o preço estimado pelo modelo é igual a R$ 45.000,00.
Ano: 2010Banca: FCCOrganização: TRT-8Disciplina: EstatísticaTemas: Regressão Linear Simples | Previsões do Modelo
Para resolver às questões de números 55 a 57 considere o modelo yt = α + βt + εt, t = 1, 2, 3, . . . , em que t representa a t-ésima observação, α e β são parâmetros desconhecidos e εt o erro aleatório com as hipóteses consideradas para a regressão linear simples. As estimativas de α e β foram obtidas a partir do método dos mínimos quadrados por meio das 10 primeiras observações, utilizando-se as seguintes informações: Σt = 55, Σt² = 385, Σyt = 48, Σyt² = 294,4 e Σtyt = 330 Considerando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, a previsão de y para t = 12 é