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Ano: 2025Banca: IMPARHOrganização: CGM de Fortaleza - CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Resíduos | Modelos Lineares
O que são resíduos em uma análise de regressão linear e por
que eles são importantes?
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Resíduos | Modelos Lineares
A respeito dos métodos de análise de resíduos do modelo de regressão, julgue os itens subsequentes.
Na análise de resíduos de um modelo de regressão, o diagrama de dispersão entre os resíduos do modelo ajustado e os valores preditos para a variável resposta permitem avaliar a ocorrência de heterocedasticidade.
Na análise de resíduos de um modelo de regressão, o diagrama de dispersão entre os resíduos do modelo ajustado e os valores preditos para a variável resposta permitem avaliar a ocorrência de heterocedasticidade.
Ano: 2012Banca: CESGRANRIOOrganização: EPEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Resíduos | Modelos Lineares | Testes de Hipóteses | Inferência Estatística
Outlier é uma observação periférica que parece desviar-se acentuadamente, a partir de outros membros, da amostra em que ocorre.
Uma estratégia de detecção desses desvios é o
Uma estratégia de detecção desses desvios é o
Ano: 2012Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos)Organização: MPE-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Resíduos | Modelos Lineares
Analise as seguintes afirmativas e assinale com V as verdadeiras e com F as Falsas.
( ) A correlação entre os resíduos não afeta acentuadamente o poder do teste
estatístico da ANOVA paramétrica quando os grupos são balanceados.
( ) A falta de homocedasticidade dos resíduos afeta mais acentuadamente o poder do
teste estatístico da ANOVA paramétrica quando os grupos são não-balanceados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência de letras CORRETA.
Ano: 2025Banca: Instituto ConsulplanOrganização: TJ-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Resíduos | Modelos Lineares
Um modelo de regressão linear múltipla foi desenvolvido para prever o tempo de tramitação de processos judiciais (em dias),
com base na quantidade de páginas do processo e no número de partes envolvidas. Durante a análise de resíduos do modelo,
o analista decide calcular a distância de Cook para identificar possíveis observações influentes. Nesse contexto, assinale a
afirmativa correta.
Ano: 2020Banca: VUNESPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Fundamentos de Estatística | Modelos Lineares | Análise de Resíduos
A variável y segue um processo representado por
yt
= φ1
yt–1
+ φ2
yt–2
+ εt
+ θεt –1
, sendo εt
um ruído branco.
Esse processo é denominado
Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: TJ-ACDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Resíduos | Modelos Lineares | Análise Multivariada | Regressão Linear Simples | Modelagem Multivariada | Distribuição Normal | Distribuições de Probabilidade
Quando se adota que os erros do modelo de regressão
linear multivariado seguem uma distribuição normal, após o
ajuste do modelo, é preciso verificar tal suposição. A partir
dos resíduos, o gráfico utilizado para essa verificação é o
gráfico de
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Testes de Hipóteses Paramétricos | Análise de Resíduos | Modelos Lineares
Texto associado
Um modelo de regressão linear simples é especificado
como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2.
Para estimadores a' e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para
observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra
aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de
regressão linear simples, obteve-se:
• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e
• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,
em que my é a média amostral de Y.
Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.
Se a correlação amostral entre os resíduos, ε'i , e Xi é igual a zero, isso indica que o modelo está bem especificado.