Questões de Concursos: Correlação e Regressão Linear

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1 Q541696 | Probabilidade e Estatística, Correlação e Regressão Linear, Estatística, Prefeitura de Salvador BA, SENASP

Em estudo histórico com dados na década de 70 desenvolveu-se a seguinte equação linear Y = 0,15 + 0,01t; para avaliar a tendência e predizer o rendimento em 1980 e 1984 usando esta fórmula chegou-se ao respectivo resultado:

2 Q543919 | Probabilidade e Estatística, Correlação e Regressão Linear, VUNESP

Em um trecho de uma avenida, ao se utilizar o radar móvel em um determinado período, são verificadas em média 7 infrações diárias por excesso de velocidade. Acredita-se que esse número pode ter aumentado. Para se verificar isso, o radar foi mantido por 10 dias consecutivos e o número de infrações foi: 8, 9, 5, 7, 8, 12, 6, 9, 6, 10. Como o desvio padrão foi estimado a partir de uma pequena amostra, deve-se usar a estatística t-Student pela qual se obtém t = 1,5. Pelo nível de significância e grau de liberdade atribuídos, tem-se t tabelado = 1,8. Com relação à média, ao desvio padrão e ao conjunto do número de infrações, a única alternativa correta é

3 Q543442 | Probabilidade e Estatística, Correlação e Regressão Linear, Técnico em Gestão, SABESP SP, FCC

De acordo com o Princípio de Pareto, que correlaciona à administração da qualidade e é utilizado para definir prioridades na correção de defeitos,

4 Q543068 | Probabilidade e Estatística, Correlação e Regressão Linear, Economista Júnior, COPEL PR, UFPR

No modelo clássico de regressão linear, algumas hipóteses são feitas sobre o termo de erro estocástico. Qual das alternativas abaixo NÃO constitui uma dessas hipóteses?

5 Q543314 | Probabilidade e Estatística, Correlação e Regressão Linear, Economista Júnior, Petrobras, CESGRANRIO

Suponha que todas as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear sejam obedecidas, inclusive a normalidade dos erros. Neste caso, os estimadores dos parâmetros, pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, têm várias propriedades, entre as quais NÃO se encontra a

6 Q542473 | Probabilidade e Estatística, Correlação e Regressão Linear, Estatístico, Ministério das Cidades, CETRO

A respeito do método de correlação cruzada, assinale a alternativa correta.

7 Q541990 | Probabilidade e Estatística, Correlação e Regressão Linear, Auditor Fiscal, Prefeitura de Vitória ES, CESPE CEBRASPE

Dados acerca de 400 indústrias de pequeno porte foram coletados em um levantamento amostral. Essas indústrias foram selecionadas por amostragem aleatória simples de um rol de 5 mil indústrias. Entre os dados coletados, estavam o número de empregados (E) e o faturamento bruto anual (F), em milhares de reais. A pesquisa mostrou, entre outros, os seguintes resultados.

I Na ocasião da pesquisa, foram observados, em média, 50 empregados por indústria e o faturamento bruto anual médio foi de R$ 800 mil/indústria.

II Os desvios-padrão amostrais de E e F foram iguais, respectivamente, a 20 empregados e R$ 100 mil.

III A correlação linear entre E e F foi positiva.

Com relação à situação hipotética descrita acima e com base nas informações apresentadas, julgue os itens a seguir.

A associação entre E e F pode ser corretamente representada por um modelo de regressão linear simples na forma F = a + bE, em que a = 50 e b = 15.

8 Q541994 | Probabilidade e Estatística, Correlação e Regressão Linear, Analista, MPOG, ESAF

Os modelos ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Averages) resultam da combinação de três componentes denominados "filtros". Indicando por V – Verdadeiro e por F – Falso, as indicações abaixo:

I. o componente auto-regressivo (AR);

II. o filtro de integração (I);

III. o componente de médias móveis (MA);

IV. uma série pode ser modelada pelos três filtros ou apenas um subconjunto deles, resultando em vários modelos.

Os itens I, II, III e IV são, respectivamente,

9 Q543758 | Probabilidade e Estatística, Correlação e Regressão Linear, Analista Judiciário, Superior Tribunal Militar, CESPE CEBRASPE

A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Na presença de autocorrelação de erros, o estimador mais eficiente da regressão por mínimos quadrados ordinários continua sendo BLUE (best linear unbiased estimator), ou seja, melhor estimador linear não viesado.
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