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Ano: 2015Banca: FCCOrganização: TRE-RRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Análise de Variância (ANOVA)
O objetivo de um estudo consiste em testar a hipótese de igualdade das médias de um atributo de 3 grupos X, Y e Z,
independentes, cada um contendo uma amostra aleatória de tamanho 9. Pelo quadro de análise de variância, o valor da
estatística F (F calculado) utilizado para a verificação da igualdade das médias é igual a 19. Se a fonte de variação entre grupos
apresenta um valor igual a 95, então a fonte de variação total é igual a
Ano: 2024Banca: IGEDUCOrganização: Prefeitura de Salgueiro - PEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Julgue o item a seguir.
A análise de curvas de crescimento longitudinal,
utilizando modelos não lineares mistos de efeitos
aleatórios, é uma abordagem estatística adequada para
modelar a trajetória temporal de variáveis biológicas
complexas. Tal abordagem considrra, tanto a
variabilidade intra-individual como a interindividual, além
de permitir a avaliação de diferentes padrões de
crescimento ao longo do tempo.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SEBRAE-NACIONALDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Um modelo de regressão linear múltipla com dez coeficientes foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários, tendo produzido um coeficiente de determinação (R2) igual a 80%.
Nessa hipótese, caso o tamanho da amostra utilizado para esse ajuste tenha sido igual a 46, então o valor correspondente do coeficiente conhecido como “R2 ajustado” deve ter sido igual a
Ano: 2023Banca: PR-4 UFRJOrganização: UFRJDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares
Suponha que um modelo de regressão múltipla
foi ajustado para prever o salário de um indivíduo
com base em sua idade, gênero e nível de educação. O modelo é dado por:
Salário = 20.000 + 500 * Idade + 5.000 * Gênero (masculino) - 10.000 * Ensino Médio - 5.000 * Graduação.
Neste modelo, a variável dependente é o salário do indivíduo. As variáveis independentes são
a idade, o gênero e o nível de educação. A idade
é uma variável contínua que representa a idade
do indivíduo em anos. O gênero é uma variável
dummy que tem valor 1 para indivíduos do sexo
masculino e 0 para indivíduos do sexo feminino.
O nível de educação é representado por duas
variáveis dummy: Ensino Médio e Graduação. A
variável dummy Ensino Médio tem valor 1 para indivíduos que completaram o ensino médio e 0 caso
contrário. A variável dummy Graduação tem valor
1 para indivíduos que completaram a graduação e
0 caso contrário. A categoria de referência para o
nível de educação é a pós-graduação, que não está
incluída no modelo como uma variável dummy.
Com base nessas informações, assinale a afirmação verdadeira.
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: 2025Banca: FGVOrganização: TRT - 24ª REGIÃO (MS)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares
Suponha um modelo de regressão linear p-variado dado por:
Y = Xβ + ε
em que Y é um vetor (n x 1), X é uma matriz (n x p) conhecida, β é um vetor de parâmetros (p x 1) e ε é um vetor de erros tal que E[ ε ] = 0, V[ε ] = Iσ2, de modo que os elementos de ε são não correlacionados, I é a matriz identidade.
Nesse caso, se X’ é a matriz transposta da matriz X, a solução das equações normais é dada por
Ano: 2023Banca: CETAPOrganização: IGEPREV-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Com relação ao modelo de regressão linear (y = a + βx), analise as afirmativas seguintes:
I- o coeficiente β mede a inclinação da reta de regressão;
II- o coeficiente a mede o valor de y quando x é igual a zero;
III- x é a variável independente (ou variável preditora), a ser usada para explicar o comportamento de y que é a variável dependente (ou variável resposta).
Marque a alternativa correta.
Ano: 2023Banca: FEPESEOrganização: EPAGRIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
No que diz respeito à regressão linear, existem
pressupostos que são fundamentais para o seu uso,
sendo que os dados precisam atender a estes critérios
para que a análise de regressão linear seja confiável.
Com base nestes pressupostos, analise as afirmativas
abaixo com relação ao conjunto de dados X.
1. O pressuposto da homocedasticidade é satisfeito quando a variação em torno da reta de
regressão aumenta conforme variam os valores de X.
2. O pressuposto da independência de erros é
satisfeito quando os erros em torno da reta de
regressão são constantes para cada valor de X.
3. O pressuposto da normalidade de erros é
satisfeito quando os erros em torno da reta de
regressão são distribuídos de forma normal
para cada valor de X.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas
corretas.
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.
Considerando essas informações, julgue o seguinte item.
Para quaisquer valores das variáveis X e Y, a existência de
um coeficiente de correlação diferente de zero é garantia
para que haja uma relação entre X e Y.
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?
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