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Ano: 2010Banca: CESGRANRIOOrganização: PetrobrasDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
Um pesquisador estimou os parâmetros a, b e c do modelo estatístico de regressão linear y = a + bx + cz + u. Sabe-se que Y é um vetor coluna com os níveis educacionais dos filhos, X e Z são vetores colunas com os níveis educacionais dos pais e das mães e u é um vetor de variáveis aleatórias normais, independentes, de média zero e desvio padrão constante. A técnica usada foi de minimização da soma dos quadrados dos erros. A correlação positiva entre os dados em X e em Z pode gerar, para a estimação, um problema de
Ano: 2022Banca: FUNDATECOrganização: SPGG - RSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
Sobre o coeficiente de correlação de Pearson, assinale a alternativa correta.
Ano: 2013Banca: FCCOrganização: TRT - 5ª Região (BA) Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
Sejam f (k) e g (k) as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial de um processo de médias móveis de ordem 1, MA (1),
com parâmetro de médias móveis igual a 0,5. Nessas condições, é correto afirmar que
Ano: 2025Banca: FCPCOrganização: UFCDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
A correlação de Pearson é crucial para medir a força e direção da relação linear entre variáveis
contínuas, facilitando a identificação de padrões e associações importantes para análises e tomadas de
decisão baseadas em dados. Sobre duas variáveis X, Y que possuem um valor significantemente
negativo de correlação, responda qual das afirmações é verdadeira.
Ano: 2021Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: PC-DFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
Determinado pesquisador reuniu dados de vários
municípios brasileiros e estimou um modelo de regressão linear
múltipla por mínimos quadrados ordinários. A variável
dependente foi a taxa de homicídios, e as variáveis independentes
incluíam variáveis, como, por exemplo, PIB per capita, média de
anos de estudo, índice de Gini e outras variáveis
socioeconômicas. Após a estimação, o pesquisador calculou a
correlação entre os resíduos e as variáveis independentes e notou
que essas correlações foram iguais a zero.
Com referência a essa situação hipotética, julgue o próximo item.
A ausência de correlação entre as variáveis independentes e
os resíduos da regressão mostra que as variáveis
independentes são exógenas.
Ano: 2012Banca: CONSULPLANOrganização: TSEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
Na análise de regressão múltipla foram encontrados:
• soma dos quadrados da regressão: 40.000.
• soma dos quadrados dos erros: 10.000.
Assim, o coeficiente de determinação múltipla (R2 ) dessa regressão é
• soma dos quadrados da regressão: 40.000.
• soma dos quadrados dos erros: 10.000.
Assim, o coeficiente de determinação múltipla (R2 ) dessa regressão é
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Covariância e Correlação | Estatística Descritiva | Otimização Linear
Texto associado
1 > x <- c(2,1,3,5,6)
2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)
Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.
O comando x == 1:5 produzirá uma lista de valores, dos quais apenas um é TRUE.
Ano: 2014Banca: CETROOrganização: Prefeitura de São Paulo - SPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
Levando em consideração um teste de correlação cruzada, pode-se concluir que
Ano: 2011Banca: FMP ConcursosOrganização: TCE-RSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
Considere os dois modelos de regressão linear simples:
Yi = ß0 ß1 Xi + µi e Zi = a0 + a1 Wi + vi , onde µi e vi são as variáveis residuais e a0 , a1 , ß0 , ß1 , os respectivos parâmetros. O segundo modelo se diferencia do primeiro por suas variáveis Zi e Wi apresentarem escalas diferentes de Yi e Xi . (Zi = aYi e Wi = bXi, com a e b constantes positivas).
Das afirmativas abaixo:
I. Os estimadores de mínimos quadrados (ordinários) a0 e a1 são iguais aos de ß0 e ß1.
II. A variância estimada de vi é a2 vezes a variância estimada de µi.
III. Os coeficientes de determinação dos dois modelos são iguais.
É correto afirmar que:
Yi = ß0 ß1 Xi + µi e Zi = a0 + a1 Wi + vi , onde µi e vi são as variáveis residuais e a0 , a1 , ß0 , ß1 , os respectivos parâmetros. O segundo modelo se diferencia do primeiro por suas variáveis Zi e Wi apresentarem escalas diferentes de Yi e Xi . (Zi = aYi e Wi = bXi, com a e b constantes positivas).
Das afirmativas abaixo:
I. Os estimadores de mínimos quadrados (ordinários) a0 e a1 são iguais aos de ß0 e ß1.
II. A variância estimada de vi é a2 vezes a variância estimada de µi.
III. Os coeficientes de determinação dos dois modelos são iguais.
É correto afirmar que:
Ano: 2013Banca: FUMARCOrganização: PC-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Covariância e Correlação | Estatística Descritiva
Sejam X e Y duas variáveis aleatórias e a e b duas constantes quaisquer. Qual das seguintes afirmativas sobre a covariância e a correlação entre X e Y é FALSA?
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