Questões de Concursos

A equação de regressão linear simples que representa a relação entre duas variáveis X e Y, sendo que a inclinação da reta é igual a 0,54, a média da variável X é igual a 10 e a média da variável Y é igual a 3,6 , é descrita como:

Um modelo de regressão linear simples descreve a relação entre o preço unitário (representado por X), em reais, de determinado produto e a quantidade de unidades vendidas (representada por Y). A reta de regressão ajustada pelo método de mínimos quadrados ordinários é Y = 25 - 0,1X.

Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.

A respeito dos modelos de análise de variância, julgue os itens subsequentes.

Em um modelo de análise de variância (ANOVA) para um fator fixo com três níveis, o valor absoluto do efeito de um dos níveis é igual ao valor absoluto da soma dos efeitos dos demais níveis.

Em um estudo clínico utilizou-se um modelo de regressão logística em que y é a variável resposta, como preditor linear, a expressão a + bx + cz, em que x = 0 para o grupo placebo e x = 1 para o grupo de tratamento; z é uma medida de colesterol (em escala de 0 a 5) antes do início do tratamento. Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.

Considerando-se exp(c) = 0,7, se x se mantiver constante, então o aumento em uma unidade na medida de colesterol implicará em redução de 30% na chance de sucesso (y = 1).

Após ser ajustado um modelo de regressão linear entre X e Y, encontrou-se um modelo da forma Y=aX+b+E, em que a e b são os coeficientes da regressão e E o erro aleatório, e um coeficiente de determinação de 73%. Qual o percentual de variação de Y é considerado aleatório?

Quais as suposições necessárias para aplicação do modelo de regressão linear simples?

O coeficiente de determinação R² da regressão linear simples Y = b₀ + b₁X + ,NULL, em que b₀ e b₁ são os coeficientes do modelo, corresponde ao quadrado da correlação estimada entre Y e E.

O objetivo de um estudo é verificar a hipótese de igualdade das médias obtidas em um teste aplicado para 5 grupos de trabalhadores, que tiveram treinamentos diferentes, independentemente. Cada grupo foi formado por 10 trabalhadores e a estatística F (F calculado) no quadro de análise de variância foi igual a 3,75. A porcentagem que a fonte de variação entre grupos representa da fonte de variação total é de

Atenção: Para resolver às questões de números 38 e 39 considere o texto abaixo. Uma amostra com 80 pares de observações (X_i, Y_i), i = 1, 2, 3, . . . , 80; sendo as somas das observações de X_i e Y_i iguais a 560 e 2.400, respectivamente. Um estudo tinha como objetivo analisar a relação entre X e Y e adotou-se o modelo Y_i = ? + ?X_i + ?_i, em que i corresponde a i-ésima observação, ? e ? são parâmetros desconhecidos e ?i o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples. Utilizou-se o método dos mínimos quadrados, com base na amostra, para o ajustamento do modelo obtendo-se para a estimativa de ? o valor de 2.

Se Y = f(X), em que f(X) é a função linear obtida pelo método dos mínimos quadrados, então a função Z, tal que Z = XY, atinge o valor mínimo quando X for igual a

No que concerne a diagnóstico em análises de regressão, julgue o item a seguir.

Uma observação pode ser discrepante e não influente.

No que se refere aos estimadores dos parâmetros dos modelos de regressão, julgue os itens seguintes.

Se a inclinação da reta de regressão com relação ao eixo das abscissas for igual a 45º, então, para cada unidade acrescentada na variável independente (X), ocorre um acréscimo de duas unidades na variável dependente (Y).

Julgue os itens a seguir, referentes à análise dos resíduos e da qualidade de ajuste dos modelos de regressão.

Considere que um pesquisador, ao ajustar um modelo de regressão de Y explicado pelas variáveis X₁ e X₂, tenha observado que, no gráfico dos resíduos do modelo de Y explicado por X₂ contra os resíduos de X₁ explicado por X₂, havia uma relação quadrática. Nesse caso, o diagnóstico indica que a relação entre a variável resposta Y e X₂ é quadrática.

Um modelo de regressão linear múltipla, com intercepto, consiste de uma variável dependente, 3 variáveis explicativas e com base em 12 observações. As estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados e o valor encontrado da estatística F (F calculado) utilizado para testar a existência da regressão foi igual a 14. O coeficiente de explicação (R²), definido como sendo o resultado da divisão da variação explicada pela variação total, é, em %, igual a

Para ajustar uma curva a um conjunto de dados é usual utilizar o Método dos Mínimos Quadrados (MMQ). Sabe-se que:

I. O MMQ é uma técnica matemática de otimização que busca o melhor ajuste para um conjunto de dados.

II. O MMQ busca minimizar a soma dos erros quadráticos.

Considerando as assertivas acima, pode-se afirmar que:

Um modelo de regressão linear simples descreve a relação entre o preço unitário (representado por X), em reais, de determinado produto e a quantidade de unidades vendidas (representada por Y). A reta de regressão ajustada pelo método de mínimos quadrados ordinários é Y = 25 - 0,1X.

Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.

Um modelo de regressão linear simples descreve a relação entre o preço unitário (representado por X), em reais, de determinado produto e a quantidade de unidades vendidas (representada por Y). A reta de regressão ajustada pelo método de mínimos quadrados ordinários é Y = 25 - 0,1X.

Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.

Em uma regressão logística, considere a variável resposta (Y) como óbito de recém-nascidos (1 indica morte, 0 indica não morte) e a variável explicativa (X) sendo peso ao nascer, em quilos. O resultado do cálculo de E(Y) quando X vale 1,0 é 0,7. Esse 0,7 é a probabilidade de o recém-nascido

Um diagrama de correlação ou de dispersão fornece uma representação da relação entre duas variáveis, verificando a maior ou menor (ou não se verificando) dependência de uma variável para outra. Pelos pontos obtidos de cada uma dessas variáveis, no diagrama de dispersão, é possível traçar o seguinte modelo matemático: