
Com base nessa situação hipotética e nas informações apresentadas, julgue os itens que se seguem.
O valor do coeficiente R2 ajustado foi inferior a 10%.

Com base nessa situação hipotética e nas informações apresentadas, julgue os itens que se seguem.
O valor do coeficiente R2 ajustado foi inferior a 10%.

Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Assumindo-se que os erros aleatórios são gaussianos, a estimativa de máxima verossimilhança de V foi inferior a 0,02.

Com base nessa situação hipotética e nas informações apresentadas, julgue os itens que se seguem.
O coeficiente de explicação (ou de determinação) do modelo ajustado foi superior a 12%.

Com base no texto acima, julgue os itens seguintes.
O coeficiente de explicação é maior que 0,6.
O R2 do modelo invertido
, em que c e d são k os coeficientes do modelo invertido e
representa uma sequência independente de erros aleatórios normais, é maior que 0,30.

Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.
A distribuição amostral da estatística do teste para avaliar a significância do coeficiente angular da reta de regressão é igual à distribuição amostral da estatística do teste para avaliar a significância do intercepto da reta de regressão.

Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.
O R 2 ajustado (Adjusted R Square) é inferior a 0,7.

Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.
A razão entre a estimativa do coeficiente pelo seu erro padrão é denominada coeficiente padronizado.

Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.
A razão F da tabela ANOVA é a estatística do teste que avalia conjuntamente a significância estatística do coeficiente angular e do intercepto da tendência linear.

A figura acima apresenta os resultados de um estudo acerca da evolução temporal da temperatura máxima média anual — Y — de 1961 a 2002 e sua relação com o desmatamento em uma área da região amazônica. A tendência de crescimento linear foi obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários. De acordo com esse modelo de regressão linear simples, os valores ajustados para a temperatura Y em 1961 e 2002 foram iguais a 22,5 ºC e 24,5 ºC, respectivamente, e o coeficiente de determinação (R2) foi igual a 0,72.
Com base nas informações apresentadas, julgue os itens subseqüentes.
A primeira autocorre...

Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.
O número projetado de leitos por habitante para o ano 2004, com base na extrapolação da tendência linear ajustada, é superior a 5.000.

Instruções: Para responder às questões de números 59 e 60, considere que uma empresa adotou o modelo Zi = α + βXi + γYi + εi para estimar a venda anual de seus produtos com base em observações nos últimos 20 anos.
Dados:
I. Zi é o total de vendas, em milhares de reais, no ano i.
II. Xi é um índice de preços dos produtos da empresa (com relação a uma determinada base), no ano i.
III. Yi é o gasto com propagandas, em milhares de reais, no ano i.
IV. εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear múltipla.
V. α, β e γ são parâ...

A figura acima apresenta os resultados de um estudo acerca da evolução temporal da temperatura máxima média anual — Y — de 1961 a 2002 e sua relação com o desmatamento em uma área da região amazônica. A tendência de crescimento linear foi obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários. De acordo com esse modelo de regressão linear simples, os valores ajustados para a temperatura Y em 1961 e 2002 foram iguais a 22,5 ºC e 24,5 ºC, respectivamente, e o coeficiente de determinação (R2) foi igual a 0,72.
Com base nas informações apresentadas, julgue os itens subseqüentes.
A série histórica da tempe...

Considerando a tabela acima, que apresenta os resultados de um levantamento realizado entre 500 empresas localizadas em uma determinada região do país, julgue os itens subseqüentes.
O coeficiente de contingência é superior a 0,4.

Considerando a situação descrita no texto, julgue os itens subseqüentes.
O percentual da variação total de Y explicada por X é superior a 10%.
Texto para as questões de 26 a 29

A figura acima apresenta a evolução temporal da quantidade de carvão vegetal - em toneladas - produzida no Brasil entre os anos 1990 e 2006. Ao longo desse período, a produção anual média de carvão vegetal foi de 2,4 milhões de toneladas/ano, o desvio padrão amostral foi de 470 mil toneladas e a correlação linear entre a produção e o ano foi igual a 0,15.
Considere a linha de tendência linear na forma Y = a X + b, em que Y representa a quantidade de carvão vegetal (em toneladas) produzida no ano X (de 1990 a 2006). Nessa situação, o coeficiente de explicação (ou R2) desse modelo é
Considerando as informações apresentadas no texto acima, julgue os itens subseqüentes.
Considere-se que, no cruzamento entre a opinião - boa/ótima, ruim/regular - e o tipo de escola - particular, pública -, o valor do coeficiente de concordância - de Goodman e Kruskal seja inferior a 0,90 e superior a 0,80. Nesse caso, é correto concluir que os pais de filhos que estudam em escolas particulares tendem a estar mais satisfeitos com a escola que os pais de filhos em escolas públicas.

Na análise de componentes principais, cada componente é uma combinação linear das variáveis originais, enquanto que, na análise fatorial, cada variável original é expressa como uma combinação linear dos fatores.
Dois métodos novos para a produção de biocombustível estão sendo testados. O primeiro método é indicado por X = 1, e o segundo, por X = 0. A qualidade do combustível é medida por um indicador Y, que é uma variável aleatória distribuída segundo uma distribuição normal. Um estudo foi realizado para ajustar um modelo na forma , em que a e b são os coeficientes do modelo e
é o erro aleatório com média zero e variância
. Os coeficientes do modelo foram estimados por mínimos quadrados ordinários. Os resultados do ajuste e algumas estatísticas descritiv...
Dois métodos novos para a produção de biocombustível estão sendo testados. O primeiro método é indicado por X = 1, e o segundo, por X = 0. A qualidade do combustível é medida por um indicador Y, que é uma variável aleatória distribuída segundo uma distribuição normal. Um estudo foi realizado para ajustar um modelo na forma , em que a e b são os coeficientes do modelo e
é o erro aleatório com média zero e variância
. Os coeficientes do modelo foram estimados por mínimos quadrados ordinários. Os resultados do ajuste e algumas estatísticas descritivas estão apresen...
Uma balança foi avaliada quanto ao grau de concordância entre o resultado da medição (Y) e o valor verdadeiro da grandeza medida (X). A partir dessa avaliação foi possível estabelecer uma relação linear na forma Y = aX + b + Z, em que a e b são os coeficientes do modelo e Z representa o erro aleatório que possui média zero e variância igual a <. A tabela abaixo apresenta algumas estatísticas descritivas a respeito de Y, X e Z.
A correlação entre X e Y é superior a 0,83.
Considere as realizações de dois vetores aleatórios, em que
Com base nessas informações, julgue os itens subseqüentes.
Se as realizações formam entre si um ângulo de 60º, então a correlação linear entre
é igual a 0,5.
Os métodos quantitativos, incluindo-se aí o cômputo de índices relevantes, são cruciais para o desenvolvimento da economia. A respeito desse tema, julgue os itens seguintes.
Em um modelo de regressão linear, homoscedasticidade significa que não há correlação entre quaisquer dois erros aleatórios
Um estudo modelou o salário de determinada categoria funcional (Y), em R$, em função das quatro variáveis explicativasX1, X2, X3 e X4 O modelo ajustado é representado por
. As tabelas a seguir apresentam resultados desse estudo.

Com base nas informações acima, julgue os itens seguintes.
Pelo menos 90% da variação total dos salários é explicada pelo modelo.O quadro de empregados da EMBRAER tem crescido desde 1996. Somente em 2006 foram mais de 2.300 novos contratados; e de 1996 a 2006 foram gerados mais de 15 mil novos postos. Na figura acima, y representa o número de empregados da empresa e x, o tempo, em anos; a reta representa a tendência linear de crescimento de y em função de x no período de 2002 a 2006. Tendo como referência as informações acima, julgue os itens subseqüentes.
O coeficiente angular da linha de tendência representa a correlação entre y e x.Dados acerca de 400 indústrias de pequeno porte foram coletados em um levantamento amostral. Essas indústrias foram selecionadas por amostragem aleatória simples de um rol de 5 mil indústrias. Entre os dados coletados, estavam o número de empregados (E) e o faturamento bruto anual (F), em milhares de reais. A pesquisa mostrou, entre outros, os seguintes resultados.
I Na ocasião da pesquisa, foram observados, em média, 50 empregados por indústria e o faturamento bruto anual médio foi de R$ 800 mil/indústria.
II Os desvios-padrão amostrais de E e F foram iguais, respectivamente, a 20 empregados e R$ 100 mil.
III A correlação linear entre E e F foi positiva.
Com relação à situação hipo...
Em um estudo sobre as vendas dos produtos A, B e C os compradores foram divididos em três categorias de idade (adultos jovens, de 18 a 25 anos; meia idade, entre 36 e 55 anos e idosos, a partir de 56 anos) conforme a tabela a seguir:
Um comerciante deseja saber a relação entre o aumento da receita de vendas (Y) de seu produto, em milhares de reais, e seu gasto com propaganda (X), também em milhares de reais. Primeiramente, optou por analisar o modelo linear simples Yi = α + βXi + εi, em que Yi representa o aumento da receita de vendas no mês i, Xi o gasto com propaganda no mês i e εi o erro aleatório com as hipóteses consideradas para a Regressão Linear Simples (α e β são parâmetros desconhecidos). Com base nas informações dos últimos 10 meses e utilizando o método dos mínimos quadrados obteve a equação da reta correspondente e o respectivo coeficiente de explicação (R2).

Os modelos ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Averages) resultam da combinação de três componentes denominados "filtros". Indicando por V – Verdadeiro e por F – Falso, as indicações abaixo:
I. o componente auto-regressivo (AR);
II. o filtro de integração (I);
III. o componente de médias móveis (MA);
IV. uma série pode ser modelada pelos três filtros ou apenas um subconjunto deles, resultando em vários modelos.
Os itens I, II, III e IV são, respectivamente,