Questões de Estatística da CESPE / CEBRASPE

Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.

Um modelo de regressão linear não pode ser ajustado a conjuntos de dados com alta dimensionalidade (muitas variáveis preditoras), uma vez que será inviável calcular a matriz de estimação do modelo.

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.  

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. 

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.

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.