Pesquise mais Questões de Correlação e Regressão Linear abaixo,

VUNESP - Empresa Paulistana de Planejamento Metropolitano S.A - Emplasa - SP - Analista de Desenvolvimento Urbano - 2014
Questões de Estatística / Correlação e Regressão Linear

Em um trecho de uma avenida, ao se utilizar o radar móvel em um determinado período, são verificadas em média 7 infrações diárias por excesso de velocidade. Acredita-se que esse número pode ter aumentado. Para se verificar isso, o radar foi mantido por 10 dias consecutivos e o número de infrações foi: 8, 9, 5, 7, 8, 12, 6, 9, 6, 10. Como o desvio padrão foi estimado a partir de uma pequena amostra, deve-se usar a estatística t-Student pela qual se obtém t = 1,5. Pelo nível de significância e grau de liberdade atribuídos, tem-se t tabelado = 1,8.

Com relação à média, ao desvio padrão e ao conjunto do número de infrações, a única alternativa correta é

  • A. a média da amostra é 9.
  • B. a média da amostra está a 1 desvio padrão da média.
  • C. a média da amostra está a 2 desvios padrão da média.
  • D. não há evidência do aumento nas infrações.
  • E. o desvio padrão é 3.

FCC - Companhia de Saneamento Básico de São Paulo - SP (SABESP/SP) - Técnico em Gestão - 2014
Questões de Estatística / Correlação e Regressão Linear

De acordo com o Princípio de Pareto, que correlaciona à administração da qualidade e é utilizado para definir prioridades na correção de defeitos,

  • A. 80% das causas insignificantes geram 40% dos efeitos.
  • B. 20% das causas significantes geram 80% dos efeitos.
  • C. 80% das causas significantes geram 20% dos efeitos.
  • D. 20% das causas insignificantes geram 80% dos efeitos.
  • E. 80% das causas insignificantes geram 80% dos efeitos.

FCC - Defensoria Pública do Estado do Rio Grande do Sul - RS (DPE/RS) - Analista - 2013
Questões de Estatística / Correlação e Regressão Linear

  • A.

    r = 1.

  • B.

    multiplicando por 0,5 todos os valores xi e por 0,8 todos os valores yi, verifica-se que o novo coeficiente de correlação linear dos dois novos conjuntos é igual a 0,4r.

  • C.

    é possível que r seja negativo.

  • D.

    r = 0,45.

  • E.

    o valor de r é positivo.

  • A.

    Como o valor do coeficiente da variável “r” é bastante superior aos demais coeficientes, essa variável é a mais relevante na explicação científica da quantidade de infectados.

  • B.

    Como o valor do R-quadrado da equação de regressão é elevado, a quantidade de pessoas infectadas em um dado ano depende das variáveis estudadas.

  • C.

    Apesar do coeficiente da variável “r” ser significativo ao nível de significância de 1%, a causalidade entre a quantidade de infectados e a quantidade de repelentes vendida pode ser questionada.

  • D.

    Como o valor-p das variáveis “da” e “$” foram superiores a 0,7; a eliminação das mesmas da equação de regressão irá aumentar o seu R-quadrado.

  • E.

    Como o valor da constante da equação de regressão é elevado, quando comparado com os valores dos coeficientes, pouco se pode fazer para a redução da quantidade de casos de dengue abaixo de tal valor.

ESAF - Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior (MDIC) - Analista de Comércio Exterior (Grupo 5) - 2012
Questões de Estatística / Correlação e Regressão Linear

Em situações práticas de pesquisa em que existe um grande número de variáveis correlacionadas, é possível aplicar uma técnica de Análise Multivariada que busca reduzir o número de variáveis sem perder muito da informação contida na matriz de covariâncias. Para isso, as variáveis originais são transformadas obtendo-se novas variáveis com propriedades ótimas de variância. Assim, a primeira nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais com máxima variância. A segunda nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais, não correlacionada com a primeira nova variável e com máxima variância. A terceira nova variável é ainda a combinação linear normalizada das variáveis originais agora não correlacionada com a primeira e a segunda novas variáveis e com máxima variância e assim por diante. Essa técnica de Análise Multivariada é denominada:

  • A. Análise Discriminante.
  • B. Análise Fatorial.
  • C. Correlação Canônica.
  • D. Análise de Componentes Principais.
  • E. Distribuição Normal Multivariada.

Suponha que todas as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear sejam obedecidas, inclusive a normalidade dos erros. Neste caso, os estimadores dos parâmetros, pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, têm várias propriedades, entre as quais NÃO se encontra a

  • A.

    não tendenciosidade.

  • B.

    linearidade.

  • C.

    consistência.

  • D.

    máxima verossimilhança.

  • E.

    mínima variância entre os estimadores lineares.

UFPR - Companhia Paranaense de Energia - PR (COPEL/PR) - Economista Júnior - 2011
Questões de Estatística / Correlação e Regressão Linear

No modelo clássico de regressão linear, algumas hipóteses são feitas sobre o termo de erro estocástico. Qual das alternativas abaixo NÃO constitui uma dessas hipóteses?

  • A.

    Os erros são correlacionados com as variáveis explicativas do modelo.

  • B.

    A distribuição do termo de erro tem média igual a zero.

  • C.

    Os erros são normalmente distribuídos.

  • D.

    A variância do termo de erro é constante.

  • E.

    Ausência de autocorrelação entre os erros.

UFPR - Companhia Paranaense de Energia - PR (COPEL/PR) - Economista Júnior - 2011
Questões de Estatística / Correlação e Regressão Linear

Considere a seguinte afirmativa:

“Na presença de correlação entre as variáveis explicativas do modelo de regressão e seu termo de erro, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) gerará estimativas ________, e o problema é solucionado com a utilização de ________”.

Os termos que completam corretamente as lacunas acima são, respectivamente:

  • A.

    enviesadas e inconsistentes – Mínimos Quadros Ponderados.

  • B.

    enviesadas e consistentes – Mínimos Quadrados Generalizados.

  • C.

    enviesadas e consistentes – Mínimos Quadrados em 3 Estágios.

  • D.

    enviesadas e inconsistentes – Variáveis Instrumentais.

  • E.

    enviesadas e consistentes – Variáveis Instrumentais.

CESPE - Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos (ECT) (2ª edição) - Analista de Correios - 2011
Questões de Estatística / Correlação e Regressão Linear

A soma total corrigida dos quadrados da variável Y é igual a 200.

FUNIVERSA - Companhia Imobiliária de Brasília - DF (TERRACAP/DF) 2010 - Economista - 2010
Questões de Estatística / Correlação e Regressão Linear

  • A. Na presença de associação linear exata entre duas variáveis explicativas, os estimadores de mínimos quadrados são bem definidos, porém não possuem variância mínima.
  • B. Caso a variância do termo de perturbação seja, então os estimadores de mínimos quadrados serão tendenciosos.
  • C. Os estimadores de mínimos quadrados serão lineares e não tendenciosos, mesmo diante de autocorrelação no termo ut.
  • D. Caso seja detectada heterocedasticidade ao se estimar o modelo acima pelo método de mínimos quadrados, os testes usuais t e F podem, sem nenhum prejuízo, ser empregados para se avaliar a significância dos parâmetros do modelo.
  • E. As hipóteses de homocedasticidade e de resíduos normalmente distribuídos não são necessárias para que

Estude Grátis é uma simples e poderosa ferramenta que lhe ajudará a passar nos melhores Concursos Públicos. São milhares de Questões de Concurso para você filtrar e estudar somente aqueles temas que estão especificados em seu Edital.

Estude Grátis © 2017 - Desde 2011