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Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ITAIPU BINACIONALDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Regressão Linear Simples | Modelos Lineares
Em uma reta de regressão linear simples entre duas variáveis X e
Y, um coeficiente angular igual a zero indica que
Ano: 2017Banca: IBADEOrganização: IPERON - RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Em uma regressão linear simples, ao se analisar os resíduos no gráfico de dispersão foi notado que este tem a forma de um cone. Dessa forma, é correto afirmar que:
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TSEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Análise de Variância (ANOVA) | Testes de Hipóteses | Inferência Estatística
A respeito da análise de variância, julgue o próximo item.
Quando a hipótese nula for tal que as médias da população sejam diferentes, a suposição de igual variância também implicará que o teste se relacione com a hipótese de que as médias são obtidas da mesma população.
Ano: 2025Banca: FUNDATECOrganização: Prefeitura de Porto Alegre - RSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Em uma fiscalização sobre possíveis irregularidades no recolhimento de impostos de uma empresa de construção civil, o auditor fiscal investiga a relação entre o número de projetos concluídos pela empresa e o faturamento mensal declarado nos últimos 12 meses. A empresa alega que o faturamento está diretamente relacionado à quantidade de projetos concluídos e que flutuações no faturamento se devem exclusivamente ao número de obras finalizadas em cada mês. Para verificar essa justificativa, o auditor coletou dados mensais (12 meses, assumindo independência dos dados entre os meses) sobre a quantidade de projetos concluídos (X, em unidades) e o faturamento correspondente (Y, em milhares de reais). Os dados revelaram que o desvio-padrão de X foi SX = 2, enquanto o desvio-padrão de Y foi SY = 8. A correlação entre a quantidade de projetos e o faturamento foi de 0,6. O auditor fiscal decide empregar uma regressão linear simples para verificar a relação entre o número de projetos concluídos e o faturamento mensal da empresa, buscando identificar se há uma tendência clara ou se existem desvios significativos que possam indicar sonegação ou subdeclaração de receitas. Utilizando o método dos mínimos quadrados para ajustar a reta de regressão de Y em X, o auditor concluiu corretamente que, para cada projeto finalizado no período, em média, o faturamento:
Ano: 2022Banca: FGVOrganização: TRT - 16ª REGIÃO (MA)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Avalie se, na análise de resíduos, o diagrama de dispersão de
resíduo e predito de uma regressão linear simples é usado para
detectar:
I. heterocedasticidade dos erros.
II. não-linearidade entre as variáveis X e Y.
III. prováveis dados atípicos.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2022Banca: FEPESEOrganização: UDESCDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Sobre a Heterocedasticidade, é correto afirmar que:
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 23ª REGIÃO (MT)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Considere o modelo autorregressivo de primeira ordem AR(1), Zt = 2 + 0,6Zt −1 + at
, com at ∼ N(0, σ2). A previsão n passos à
frente para a variável Z convergirá para
Ano: 2023Banca: FCCOrganização: TRT - 18ª Região (GO)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares
Um pesquisador deseja utilizar um modelo de regressão linear simples da forma Yi = β0 + β1Xi + ei onde β0 e β1 são parâmetros desconhecidos e ei
corresponde ao erro aleatório da i-ésima observação. O pesquisador utiliza-se da análise de resíduos
para verificar a qualidade do ajuste do modelo. Na análise de resíduos, é correto afirmar que
Ano: 2019Banca: IV - UFGOrganização: UFGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Um economista tentando estimar os preços dos apartamentos disponíveis para venda definiu o seguinte modelo: lnyi=β0+β1 lnxi+β2 Di+ui , em que Yi representa o preço dos apartamentos em reais, xi é o tamanho do imóvel, medido em m2 , Di é uma variável dummy indicando se existe um parque ou praça pública, no raio de 200 metros de distância do imóvel, e ui é o termo de erro aleatório. O modelo foi estimado pelo método dos mínimos quadrados ordinários, com uma amostra de tamanho n = 732 e o resultado da estimação está descrito, a seguir.
Parâmetro | Coeficiente | Erro-padrão | p-valor |
β0 | 10,66 | 0,085 | 0,000 |
β1 | 0,30 | 0,019 | 0,000 |
β2 | 0,12 | 0,06 | 0,067 |
R 2 = 0,95 R 2 ajust. = 0,94
De acordo com os resultados estimados, a existência de um parque próximo ao imóvel, aumenta o seu valor, ceteris paribus, em
Ano: 2021Banca: Instituto ConsulplanOrganização: HEMOBRÁSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Análise de Variância (ANOVA) | Inferência Estatística
Considere que o objetivo de um certo estudo clínico é avaliar
os níveis de ácido fólico, medido em microgramas por litro, nas
células vermelhas de pacientes com bypass cardíaco de acordo
com quatro métodos diferentes de ventilação usados durante
a anestesia. Um total de 32 pacientes foi dividido em quatro
grupos independentes com tamanhos iguais, sendo um método
diverso de ventilação empregado dentro de cada grupo. O
quadro de análise de variância foi construído para testar a
hipótese de diferença das médias dos níveis desse ácido entre
os quatro grupos. Considerando que o valor da estatística F
calculada é 24 e que a soma de quadrados entre os grupos é
igual a 180, a soma de quadrados total é:
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