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457941201055787
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Paramétrica | Modelos Lineares

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.


A presença de multicolinearidade severa entre as variáveis independentes pode distorcer os coeficientes estimados em uma regressão linear múltipla.

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2

457941201493981
Ano: 2025Banca: IMPARHOrganização: CGM de Fortaleza - CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Paramétrica | Modelos Lineares
Como podemos fazer inferência sobre os parâmetros do modelo de regressão linear?
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3

457941200538094
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: PC-PBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Paramétrica | Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Para as variáveis Y e X , em que Y denota a variável resposta e X representa a variável regressora, a correlação linear de Pearson entre Y e X é 0,8, o desvio padrão amostral de Y é 2, e o desvio padrão amostral de X é 4. Nesse caso, a estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente angular da reta de regressão linear simples é igual a
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4

457941201026917
Ano: 2020Banca: IBADEOrganização: Prefeitura de Vila Velha - ESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Paramétrica | Modelos Lineares
Considerando os indicadores utilizados na análise de regressão, marque a única opção correta dentre as afirmações abaixo.
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5

457941201486729
Ano: 2023Banca: SELECONOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Inferência Paramétrica | Modelos Lineares
Observe o modelo de regressão linear simples, em que β0 e β1 são parâmetros do modelo e ε é o erro aleatório:

y = β0 + β1 x1 + ε


Nesse caso, o parâmetro β1 corresponde:
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6

457941202007153
Ano: 2023Banca: FEPESEOrganização: EPAGRIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Paramétrica | Modelos Lineares
Identifique abaixo as afirmativas verdadeiras ( V ) e as falsas ( F ) quanto aos Modelos Mistos Estatísticos.

( ) São modelos caracterizados por conter efeitos aleatórios e efeitos fixos.
( ) São usados para conjuntos de dados com estrutura multinível, ou seja, para análise de dados com estrutura hierárquica.
( ) Podem existir em casos onde existem somente efeitos aleatórios nas variáveis preditoras do modelo.

Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo
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