51 Q1013651
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2022
Banca: CESPE / CEBRASPE

        Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.


Considerando essas informações, julgue o seguinte item. 


Para quaisquer valores das variáveis X e Y, a existência de um coeficiente de correlação diferente de zero é garantia para que haja uma relação entre X e Y.

52 Q1013650
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2022
Banca: CESPE / CEBRASPE

        Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.


Considerando essas informações, julgue o seguinte item. 


Um coeficiente de determinação entre as variáveis X e Y de 95% implica necessariamente a obtenção de uma reta dos mínimos quadrados crescente, ou seja, em uma correlação positiva.

53 Q1013593
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2022
Banca: IBFC
Numa análise de regressão linear simples sabe-se que que Imagem associada para resolução da questão, Imagem associada para resolução da questão, Imagem associada para resolução da questão, Imagem associada para resolução da questãoImagem associada para resolução da questão e ...
54 Q1013592
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2022
Banca: IBFC
A equação da reta de regressão linear entre a variável X: gastos com propaganda (em reais) e a variável Y: total de vendas (em reais) é dada por Imagem associada para resolução da questão = 34,50 + 10,20X. Desse modo, o total gasto com propaganda, sabendo que o total de vendas foi de R$ 131,40 é igual a: 
55 Q1013591
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2022
Banca: IBFC
O custo total (Y) de uma das peças produzidas em uma empresa, em função do total de peças produzidas (X), em unidades, é dado pela equação da reta de regressão linear Imagem associada para resolução da questão = 0,8762 + 1,432X. Nessas condições, a função de ajuste exponencial dessa reta é dada por: Considere e 1,432 = 4,1871 e e0,8762 = 2,4018. 
56 Q1013413
Estatística Estatística descritiva (análise exploratória de dados) Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2022
Banca: CESGRANRIO

Nos anos 60, foram feitos diversos estudos para se avaliar o efeito da poluição sobre a saúde da população, quando se utilizaram métodos estatísticos, como a correlação linear e a regressão linear.


Entre as características desses dois métodos, encontram-se:

57 Q1013186
Estatística Estatística descritiva (análise exploratória de dados) Inferência estatística Modelos lineares + 4
Ano: 2022
Banca: FGV
Um estatístico utilizou um modelo de regressão linear simples, Y = ?0 + ?1X + ?,  para fazer predições.
O modelo, com 20 observações, foi bem ajustado, atendendo a todos os pressupostos necessários, e os resultados foram:
Imagem associada para resolução da questão; soma dos quadrados dos resíduos, 9; variância de x, 28 e média de x, 22.
O intervalo bilateral de 95% de confiança para predição quando é, aproximadamente:
58 Q1013105
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2022
Banca: UFMG

Se ?i = ?0 + ?1Xi é a reta ajustada pela regressão e se ei = Yi  - ?i  é o resíduo da observação i, i = 1, 2, ..., n, avalie as afirmativas a seguir.


I. Imagem associada para resolução da questão

II. Imagem associada para resolução da questão

III. O ponto Imagem associada para resolução da questão pertence à reta ajustad...

59 Q1012947
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2022
Banca: CESPE / CEBRASPE
Em relação aos procedimentos técnicos relacionados aos procedimentos de amostragem, julgue os itens a seguir.
I Quando se adiciona variáveis explicativas no modelo de regressão linear, espera-se o incremento da estatística R2 . 
II Ao se comparar modelos com diferentes quantidades de variáveis explicativas, deve-se analisar o valor de R2 ajustado. 
III O aumento de variáveis explicativas aumenta o R2 ajustado.
IV Ao se estimar um modelo com quatro variáveis explicativas e compará-lo com um modelo com três variáveis explicativas, escolhe-se o modelo que retornar o maior valor de R2 ajustado, tudo o mais constante.
Estão corretos apenas os itens
60 Q1012557
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2022
Banca: FCC

O modelo de regressão linear simples Fi = ? + ?Gi + ?I foi adotado para prever o faturamento anual (F), em milhões de reais, de uma empresa em função dos respectivos gastos com propaganda (G), em milhões de reais. ? e ? são parâmetros reais desconhecidos, i corresponde a i-ésima observação e ?I é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. Com base em 10 observações anuais (Gi , Fi ) e utilizando o método dos mínimos quadrados encontrou-se a equação Imagem associada para resolução da questão . Sabendo-se, com base nessas informações, que a estimativa da variância do modelo teórico encontrada foi de 25 e que o c...