341 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.

342 Q1081818
Estatística Modelos lineares Inferência sobre os parâmetros
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

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


A presença de multicolinearidade severa entre as variáveis independentes pode distorcer os coeficientes estimados em uma regressão linear múltipla.

343 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.

344 Q1081816
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
Com base na equação y = −20 + 0,5x1 + 0,3x2, obtida ao realizar-se uma análise de regressão linear múltipla para prever o peso (y, em kg) de uma pessoa com base na altura (x1, em cm) e na idade (x2, em anos), julgue o item que se segue.
Na equação apresentada, o coeficiente 0,5 indica que, para cada aumento de 1 cm na altura da pessoa, espera-se um aumento de 0,5 kg no peso, mantendo-se a idade constante. 
345 Q1081815
Estatística Modelos lineares Regressão Linear
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE

Com base na equação y = −20 + 0,5x1 + 0,3x2, obtida ao realizar-se uma análise de regressão linear múltipla para prever o peso (y, em kg) de uma pessoa com base na altura (x1, em cm) e na idade (x2, em anos), julgue o item que se segue.


O peso estimado de uma pessoa com 170 cm de altura e 30 anos de idade é de 78 kg.  

346 Q1081809
Estatística Componentes principais
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.
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347 Q1081808
Estatística Análise Multivariada Componentes principais
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.
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348 Q1081807
Estatística Análise Multivariada Componentes principais
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.
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349 Q1081806
Estatística Análise Multivariada Componentes principais
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.
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350 Q1081805
Estatística Análise Multivariada Componentes principais
Ano: 2025
Banca: CESPE / CEBRASPE
        Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.
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