Questões de Estatística do ano 2018

A partir desses resultados, julgue os itens a seguir.

Analisando um gráfico de dispersão referente a 10 pares de observações (t, Y_t) com t = 1, 2, 3, ... , 10, optou-se por utilizar o modelo linear Y_t = α + β_t + ε_t com o objetivo de se prever a variável Y, que representa o faturamento anual de uma empresa em milhões de reais, no ano (2007 + t). Os parâmetros α e β são desconhecidos e ε_t é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. As estimativas de α e β (a e b, respectivamente) foram obtidas por meio do método dos mínimos quadrados com base nos dados dos 10 pares de observações citados. Se a = 2 e a soma dos faturamentos dos 10 dados observados foi de 64 milhões de reais, então, pela equação da reta obtida, a previsão do faturamento para 2020 é, em milhões de reais, de

Considere o modelo de regressão linear simples a seguir.

Suponha um modelo de regressão que busca explicar o consumo em função da renda, em determinada economia, em que o coeficiente de regressão da variável independente é positivo. Com base apenas nessas informações, assinale a alternativa correta.

A)  representa a variável dependente do modelo.

B) Os coeficientes são as constantes da regressão.

C) Y_i representa o consumo, a variável dependente; X_i representa a renda, a variável explanatória; e β₁ representa o coeficiente de regressão.

D) Se 0 < β₁ < 1, então o aumento de X_i reduzirá o valor de Y_i.

E) O termo de erro ε_i está associado à distância entre o valor observado de Y_i e o valor atribuído a X_i.

Considere o seguinte modelo de regressão linear simples: