51 Q451439
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem. Suponha que um modelo de regressão linear simples seja ajustado de modo que se obtenha um coeficiente de determinação próximo de 1. Nessa situação, o modelo não pode ser utilizado para previsão da variável resposta referente a valores da variável explicativa além do intervalo observado na amostra.
52 Q451437
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem. Um modelo de regressão linear múltipla com duas variáveis explicativas será inequivocamente ajustado se essas variáveis forem proporcionais.
53 Q451435
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem. Em um modelo linear simples, se a correlação entre os quantis do resíduo padronizado e uma amostra aleatória da normal padrão for alta, o modelo não terá intercepto.
54 Q451433
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem. A homocedasticidade é a propriedade conforme a qual o resíduo de um modelo de regressão tem média 0.
55 Q451431
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem. Em um modelo de regressão linear, se a variável explicativa e a variável resposta não se correlacionam, o coeficiente de determinação seria próximo de 0. Além disso, se o coeficiente de determinação fosse próximo de 0, as variáveis explicativa e resposta seriam independentes.
56 Q451429
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão. Considere que um conjunto de dados usado para o ajuste de um modelo de regressão linear simples tenha a variância da resposta igual a 4 vezes a variância da variável explicativa. Nesse caso, se o coeficiente de determinação for igual a 0,95, então o coeficiente de inclinação da reta de regressão será menor que 3,5.
57 Q451427
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão. Se um modelo de regressão linear simples tivesse coeficiente de determinação igual a 0,75, então, nesse modelo, a soma de quadrados do resíduo seria menor que a metade da soma de quadrados totais.
58 Q451423
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão. Considere que, em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão, a soma de quadrados totais não corrigida pela média tem associado n graus de liberdade. Nesse caso, o quadrado da média da variável resposta tem associado 2 graus de liberdade.
59 Q451421
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão. Considere que em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão a esperança da soma de quadrados do resíduo é igual a 15 vezes a variância da variável resposta. Nesse caso, o tamanho amostral é inferior a 20 unidades.
60 Q451419
Estatística
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Com relação à inferência para os parâmetros de modelos de regressão linear, julgue os seguintes itens. Considere que um analista judiciário cometeu um equívoco na especificação de um modelo de regressão linear simples, de modo que a variável explicativa, que era categorizada, foi codificada com os valores 1 e 2 e tratada como uma variável discreta. Nesse caso, se, para corrigir o erro, o analista transformou a variável em uma dummy, então essa transformação alterou o coeficiente de determinação do modelo.