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Ano: 2024Banca: IGEDUCOrganização: Prefeitura de Salgueiro - PEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Julgue o item a seguir.
A análise de covariância multivariada, utilizando um modelo linear generalizado misto, é uma abordagem estatística robusta para avaliar a relação entre múltiplas variáveis dependentes e independentes, levando em consideração a estrutura de correlação entre as variáveis dependentes e a presença de efeitos aleatórios nos dados.
Ano: 2023Banca: NUCEPEOrganização: UESPIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear múltipla, onde o nível de glicose (Y) do indivíduo foi
modelado de acordo com a idade em anos (X1), número de horas de atividade física por semana
(X2) e ingestão diária de calorias por semana em milhares (X3). Suponha que foi obtida a
seguinte equação de regressão fazendo o estimador de mínimos quadrados:
Y= 80 + 2 X1 -15 X2 + 20 X3
Considere também 4 indivíduos dessa amostra:
I) Idade de 50 anos, 6 horas de atividade física por semana e ingestão de 3 mil calorias.
II) Idade de 75 anos, 4 horas de atividade física por semana e ingestão de 2 mil calorias.
III) Idade de 40 anos, 2 horas de atividade física por semana e ingestão de 4 mil calorias.
IV) Idade de 30 anos, 8 horas de atividade física por semana e ingestão de 5 mil calorias.
De acordo com as informações acima, responda a questão.
De acordo com a equação de regressão, quais indivíduos têm o mesmo valor esperado de
glicose?
Ano: 2018Banca: IV - UFGOrganização: UFGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Tabelas de Frequência | Regressão Linear Simples | Estatística Descritiva | Modelos Lineares
A regra de Sturges é um critério utilizado para determinar
um número razoável de
Ano: 2023Banca: Instituto ConsulplanOrganização: IF-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
O diretor-geral de uma grande rede de escolas deseja estudar
a relação entre a nota dos alunos do ensino médio em uma
determinada prova de conhecimentos gerais (Y, em pontos)
com o sexo do aluno (X1 = 0, se feminino; X1 = 1, se masculino),
a idade do aluno (X2, em anos) e a sua renda familiar per capita (X3, em reais). O estatístico contratado pra resolver esse
problema selecionou uma amostra aleatória de alunos, ajustou um modelo de regressão linear múltipla usando as variáveis explicativas X1, X2, X3 e Y como a variável resposta.
Ele apresentou ao diretor as seguintes conclusões:
I. A nota média do aluno cresce linearmente com relação a
sua idade.
II. A nota média do aluno cresce linearmente com relação a
sua renda familiar per capita.
III. A média da nota do aluno difere entre os dois sexos.
IV. O efeito linear da renda familiar per capita na nota não é
o mesmo para qualquer idade, e vive-versa.
V. O efeito linear do sexo do aluno na nota é o mesmo para
qualquer idade e renda familiar per capita.
Considerando as conclusões anteriores, marque a alternativa
que corresponde a uma possível representação da estrutura
do modelo final apresentado ao diretor-geral.
Ano: 2024Banca: CESGRANRIOOrganização: IPEADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Um cientista mediu uma grandeza y para tempos t = 0,1,2,3,
obtendo os seguintes valores:
y(0) ≅ 1,2, y(1) ≅ 1,4, y(2) ≅ 1,8, y(3) ≅ 2,0.
Usando mínimos quadrados, o cientista obtém a função
afim y = at+b que melhor aproxima suas medidas.
Usando essa função, que valor de y ele prevê para t=4?
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANTTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Considere um modelo de regressão linear na forma matricial:
Y = Xß + ε
em que X é uma matriz n × k, ß é um vetor k × 1 e ε é um vetor n × 1.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
Se todas as hipóteses de um modelo de regressão linear forem satisfeitas, será correto afirmar que, pelo teorema de Gauss-Markov, o estimador apurado pelo método de mínimos quadrados ordinários é o mais eficiente estimador linear de ß.
Y = Xß + ε
em que X é uma matriz n × k, ß é um vetor k × 1 e ε é um vetor n × 1.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
Se todas as hipóteses de um modelo de regressão linear forem satisfeitas, será correto afirmar que, pelo teorema de Gauss-Markov, o estimador apurado pelo método de mínimos quadrados ordinários é o mais eficiente estimador linear de ß.
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TJ-RRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
No estudo de um modelo de regressão linear simples, avalie se os
principais problemas que podem ser detectados por intermédio da
análise dos resíduos incluem, entre outros:
I. Não-linearidade da relação entre as variáveis.
II. Não normalidade dos erros.
III. Variância não-constante dos erros (heterocedasticidade).
IV. Correlação entre os erros.
V. Presença de outliers ou observações atípicas.
Estão corretos os problemas
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ∑ X = 24; ∑ Y = 49; ∑ X ˑ Y = 181; ∑X2 = 100 e ∑Y2 = 343.
A reta dos mínimos quadrados ordinários que representa a
regressão linear simples de Y em X com intercepto não nulo
terá coeficiente linear aproximado de 2,48.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TSEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Regressão Linear Simples
Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados.
A reta de regressão de y sobre x permite estimar x para determinados valores de y.
Ano: 2011Banca: CESGRANRIOOrganização: FINEPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Regressão Linear Simples | Modelos Lineares
Ao utilizar um modelo de regressão linear para a avaliação de um imóvel urbano, um engenheiro de avaliações obteve uma equação cujo coeficiente de correlação equivale a 0,9. Os valores de p (p-valor) para a estatística t de cada variável são superiores a 0,05, valor adotado para o nível de confiabilidade do teste t. Supondo-se que a equação obtida tenha atendido aos pressupostos básicos e aos demais critérios de análise e testes de significância, pode-se afirmar que o poder de explicação do modelo equivale a
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