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Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Coeficiente de Determinação e Ajustado | Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Acerca de conceitos de estatística descritiva e de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Em análises de regressão, o coeficiente de determinação (R2) mede a proporção da variabilidade da variável dependente, explicada pelas variáveis independentes, o que indica a intensidade do ajuste do modelo, sem implicar causalidade.
Ano: 2022Banca: FUNDATECOrganização: AGERGSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Coeficiente de Determinação e Ajustado | Modelos Lineares
Em Estatística, qual dos seguintes valores NÃO pode representar um coeficiente de
correlação (r)?
Ano: 2023Banca: FEPESEOrganização: EPAGRIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Coeficiente de Determinação e Ajustado
O coeficiente de determinação R2
é uma medida
estatística de quanto estão próximos os dados da
linha de regressão ajustada. Ele também é conhecido
como o coeficiente de determinação ou o coeficiente
de determinação múltipla para a regressão múltipla.
Identifique abaixo as afirmativas verdadeiras ( V ) e as
falsas ( F ) a respeito do coeficiente de determinação R2.
( ) O R2
está sempre entre os valores 0 e 1.
( ) O R2
pode atingir valores de –1 a 1, dependendo da força da correlação entre as variáveis.
( ) Se aumentarmos o número de variáveis independentes, o coeficiente R2
pode aumentar ou
permanecer igual, mas nunca decrescer.
( ) O R2
indica a porcentagem em que a variação
explicada pela regressão representa da variação total.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta,
de cima para baixo.
Ano: 2016Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TCE-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Coeficiente de Determinação e Ajustado | Modelos Lineares | Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
Texto associado
Uma regressão linear simples é expressa por Y = a + b × X + e,
em que o termo e corresponde ao erro aleatório da regressão e os
parâmetros a e b são desconhecidos e devem ser estimados a partir
de uma amostra disponível. Assumindo que a variável X é não
correlacionada com o erro e, julgue o item subsecutivo, no qual os resíduos das amostras consideradas são IID, com distribuição
normal, média zero e variância constante.
Se, em uma amostra de tamanho n = 25, o coeficiente de
correlação entre as variáveis X e Y for igual a 0,8, o coeficiente
de determinação da regressão estimada via mínimos quadrados
ordinários, com base nessa amostra, terá valor R2 = 0,64.
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TJ-MSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Coeficiente de Determinação e Ajustado | Modelos Lineares
No teste t de Student para médias de duas amostras, é suposição
indispensável que as amostras possuam:
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TJ-APDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Testes de Hipóteses Paramétricos | Coeficiente de Determinação e Ajustado
Para testar a significância de um conjunto de parâmetros do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:
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: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Coeficiente de Determinação e Ajustado | Modelos Lineares
Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.
O coeficiente de determinação (R2 ) sempre aumenta com a adição de novas variáveis ao modelo de regressão linear múltipla.
Ano: 2018Banca: FGVOrganização: TJ-ALDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Coeficiente de Determinação e Ajustado | Modelos Lineares
No caso da seleção de Modelos de Regressão Múltipla por meio do grau de aderência e do nível de captura das variações da variável explicada, alguns cuidados devem ser tomados.
Dentre esses, cabe destacar que: