11 Q1091302
Estatística Modelos lineares Regressão Linear Interpolação Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

1 > x <- c(2,1,3,5,6)

2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)

Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.


O comando x + 1 e o comando c(x,1) produzem o mesmo resultado.


12 Q1087886
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
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13 Q1087884
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
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14 Q1083340
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
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15 Q1083339
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
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16 Q1083338
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        O quadro a seguir mostra os resultados de uma análise de regressão linear simples com base em uma amostra aleatória de tamanho n = 10. Os parâmetros desse modelo foram estimados com base no método da máxima verossimilhança sob erros aleatórios normais com média zero e variância V. A média amostral da variável dependente (resposta) é igual a 8. 
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17 Q1083336
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        O quadro a seguir mostra os resultados de uma análise de regressão linear simples com base em uma amostra aleatória de tamanho n = 10. Os parâmetros desse modelo foram estimados com base no método da máxima verossimilhança sob erros aleatórios normais com média zero e variância V. A média amostral da variável dependente (resposta) é igual a 8. 
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18 Q1083333
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        O quadro a seguir mostra os resultados de uma análise de regressão linear simples com base em uma amostra aleatória de tamanho n = 10. Os parâmetros desse modelo foram estimados com base no método da máxima verossimilhança sob erros aleatórios normais com média zero e variância V. A média amostral da variável dependente (resposta) é igual a 8. 
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19 Q1081819
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.


A linearização logarítmica ou exponencial possibilita a transformação de qualquer modelo de regressão não linear para modelos lineares.

20 Q1081817
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.


A regressão linear múltipla permite avaliar o efeito de diversas variáveis independentes sobre uma variável dependente, ao mesmo tempo.