Questões sobre Modelos lineares

#Questão 1084913 - Estatística, Modelos lineares, CESPE / CEBRASPE, 2025, INSA, Tecnologista Pleno 2 - Área de Atuação: Biodiversidade

#Questão 1087706 - Estatística, Modelos lineares, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

#Questão 1095758 - Estatística, Modelos lineares, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Ciência de Dados)

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)

A GWR assume que a relação entre as variáveis explicativas (preditores) e a variável resposta é constante em toda a área de estudo, sem variações espaciais.

B)

A GWR é um método estatístico que não leva em consideração a posição geográfica dos dados, tratando-os como homogêneos no espaço.

C)

A GWR permite que os coeficientes da regressão variem no espaço, capturando padrões locais em vez de assumir uma relação global fixa.

D)

A GWR é um modelo que substitui, completamente, os métodos de regressão tradicionais, sendo a única abordagem válida para análises espaciais.

E)

A GWR é uma técnica que utiliza, apenas, dados qualitativos para prever padrões espaciais, desconsiderando variáveis numéricas.

#Questão 1091312 - Estatística, Modelos lineares, CESPE / CEBRASPE, 2025, TRF - 6ª REGIÃO, Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Estatística

Um modelo de regressão linear simples é especificado como Yi = a + Xi ∙ β + εi, em que E [εi ] = 0 e Var[εi ] = δ2. Para estimadores a' e β' , o valor predito para observação i (Y'i) com característica Xi é dado por Y'i = a' + Xi ∙ β' . O resíduo para observação i ( εi ) é definido como εi = Yi − Y'i . De uma amostra aleatória de tamanho 49, coletada da população desse modelo de regressão linear simples, obteve-se:

• ∑i( Yi − Y'i)2 = 17.173 e

• ∑i ( Y'i - my)2) = 36.464,

em que my é a média amostral de Y.

Em relação às informações precedentes, julgue o próximo item, considerando que o percentil 95% de uma distribuição F, com 1 grau de liberdade no numerador e 47 graus de liberdade no denominador, é igual a 4,05, e que o percentil 95% de uma distribuição qui-quadrado com 47 graus de liberdade é 64.

∑_i(Y_i- m_y)² = 53.637.

C) Certo

E) Errado

#Questão 1098521 - Estatística, Modelos lineares, CESGRANRIO, 2025, BANESE,

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 horas a treinamento no último semestre é

A)

50

B)

60

C)

70

D)

80

E)

90

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