O principal objetivo de uma análise de regressão é possibilitar a estimativa do valor médio de uma variável de resposta, tendo por base valores de variáveis explicativas.
Considerando que as análises de regressão podem ser lineares ou não lineares, em relação às características da análise de regressão linear, assinale a alternativa correta.

Um modelo de regressão linear múltipla foi ajustado para prever o tempo de tramitação de processos judiciais (em dias), com base nas variáveis explicativas X1 = número de partes envolvidas no processo e X2 = quantidade de páginas do processo. Parte dos resultados obtidos após ajustar o modelo com base em uma amostra de tamanho 100 são apresentados na tabela a seguir:

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O modelo de regressão linear simples pode ser usado para estimar a relação entre a média de uma variável dependente Y (por exemplo, o tempo de tramitação de processos) e uma variável explicativa X (por exemplo, carga de trabalho do Juiz ou o número de partes envolvidas) com base na informação de dados amostrais. Considerando Y1,Y2, . . . , Yn como variáveis aleatórias independentes, tal que Yi |Xi ~ Normal(βXi ,σ2), onde Xi é conhecido para todo i = 1, . . . ,n, assinale, a seguir, a alternativa que representa uma estatística conjuntamente suficiente para os parâmetros Β e σ2.

A partir de um conjunto de dados de n pares de valores da forma (xi , yi ), i = 1, … , n, foi aplicado um modelo de regressão linear simples. Sejam   ... Ver mais

Uma indústria monitora a estabilidade de medicamentos utilizando estudos baseados em regressão linear. Dados de concentrações (% do princípio ativo) de um medicamento armazenado sob certas condições aceleradas foram registrados ao longo do tempo (meses) em três lotes, gerando os valores médios exibidos na tabela a seguir; analise-os.
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Na análise do impacto da temperatura, no tempo de estabilidade de um hemoderivado, foi ajustado um modelo de regressão linear simples. O coeficiente de determinação obtido foi R² = 0,87. É correto afirmar que esse valor representa:

Considere o caso mais simples de uma variável independente e de uma variável dependente, em que a forma de relação entre ambas é linear: Y = α + βX + ε. Nesse caso, Xé usado para representar a variável independente e Y é usado para representar a variável dependente. Salienta-se que as letras maiúsculas X e Y representam a designação das variáveis aleatórias, já as minúsculas, valores específicos das variáveis aleatórias. Por sua vez, “ε” é um termo de distúrbio ou erro estocástico com média zero. Considerando essas informações e conhecimentos adicionais sobre análise de regressão linear simples, analise as afirmativas a seguir.

I. O valor da variável dependente Y é considerado como o de uma variável aleatória, que depende de valores fixos (não aleatórios) da variável ... Ver mais

O setor de Recursos Humanos de um banco está utilizando People Analytics para identificar padrões no desempenho dos funcionários e melhorar a alocação de talentos. Durante uma análise recente, a equipe utilizou dados de avaliações de desempenho (pontuações de 0 a 100) e correlacionou esses dados à quantidade de horas dedicadas a treinamentos no último semestre. J, membro da equipe, construiu um modelo de regressão linear para prever a pontuação de um funcionário na avaliação de desempenho (Y), em função do número de horas dedicadas a treinamentos no último semestre (X), obtendo o modelo a seguir.

Ŷ = 50 + 0,5 X
Ele verificou que o modelo atende a todas as premissas do modelo de regressão linear.
A pontuação esperada de um funcionário que dedicou 60 hora... Ver mais

A Regressão Geograficamente Ponderada (GWR - Geographically Weighted Regression) é uma técnica de análise espacial que pode ser aplicada em diversas situações, como por exemplo, na análise de desmatamento. Essa técnica leva em consideração variáveis não estacionárias, como o clima, fatores demográficos e características do ambiente físico e que modelam as relações locais entre esses preditores, gerando um resultado de interesse. Assinale a alternativa que descreve uma característica da GWR.

A respeito de inteligência artificial, de tipos de análise de dados e de Big Data, julgue o item que se segue.

A análise descritiva utiliza estatísticas e projeções para recomendar ações estratégicas, auxiliando a tomada de decisões e o alcance de melhores resultados.