Questão 543134: Instruções: Para responder às questões de númer...

Instruções: Para responder às questões de números 48 e 49 considere os dados abaixo, extraídos de um quadro de análise de variância correspondente a uma regressão linear múltipla, contend...

Questão 543134 | Estatística, Regressão, Analista Judiciário, TRF 2a, FCC, Ensino Médio

Instruções: Para responder às questões de números 48 e 49 considere os dados abaixo, extraídos de um quadro de análise de variância correspondente a uma regressão linear múltipla, contendo uma variável dependente, 4 variáveis explicativas e com base em 20 observações.

I. Valor da estatística F (F calculado) utilizado para verificar a existência da regressão: 21,25.

II. Variação total: 250,0.

A variação explicada, fonte de variação devida à regressão, é igual a

a) 200,0.
b) 208,0.
c) 212,5.
d) 216,0.
e) 222,5.

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1 Questão 542729 | Estatística, Regressão, Profissional Júnior, Liquigás Distribuidora SA, CESGRANRIO, Ensino Médio

A análise de regressão de lances livres convertidos de 29 times da NBA, durante a temporada de 2010-2011, revelou uma reta de regressão ajustada Y = 55,20 + 0,73X com R² = 0,87 e S (desvio padrão da amostra) = 53,20. O total de lances livres convertidos depende exclusivamente dos lances livres arremessados. O intervalo de variação observado de lances arremessados foi de 1.502 (New York Knicks) a 2.382 lances (Golden State Warriors).

Qual é, aproximadamente, o número esperado de lances livres convertidos para um time que faz dois mil arremessos de lance livre?

a) 29
b) 56
c) 76
d) 108
e) 1515

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2 Questão 543204 | Estatística, Regressão, Tecnologista Pleno I, Departamento de Ciência e Tecnologia Aeroespacial DCTA SP, VUNESP, Ensino Médio

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:

a) parábola.
b) curva gaussiana.
c) distribuição binomial de Newton.
d) distribuição de Poisson.
e) reta de regressão.

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3 Questão 543764 | Estatística, Regressão, Analista Judiciário, Tribunal de Justiça AL, FGV, Ensino Médio

A multicolinearidade é uma das dificuldades que pode ocorrer no processo de estimação de Modelos de Regressão Múltipla. Em casos mais severos, a multicolinearidade chega a impossibilitar a obtenção de estimativa, mas mesmo quando tal não se dá, outros problemas podem advir.

Como exemplo, seria possível dizer que:

a) os estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros tornam-se menos eficientes, por aumento das variâncias;
b) algumas das variáveis perdem por completo a sua capacidade de explicar o comportamento da variável dependente;
c) o resultado da inferência estatística sobre o modelo torna-se menos confiável, por viés da estatística F-Snedecor;
d) é necessário usar a estatística t-Student para testar as variáveis e retirar do modelo aquelas menos significativas;
e) os resultados da inferência do modelo como um todo e sobre os parâmetros, individualmente, podem ser inconsistentes.

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4 Questão 541858 | Estatística, Regressão, Analista de Mercado, Prefeitura de Paulo Afonso BA, CONSULPLAN, Ensino Médio

Considere um modelo de regressão simples conforme especificado abaixo: Yi = a + bXi + ui e (i = 1,2...n), onde Yi é a variável dependente, Xi a variável explicativa, ui é o termo aleatório, a e b são os parâmetros e n indica o tamanho da amostra. Marque a alternativa que NÃO corresponde a um pressuposto do modelo de regressão linear simples:

a) Aleatoriedade do termo aleatório.
b) Média diferente de zero do termo aleatório.
c) Homocedasticidade.
d) O termo aleatório tem distribuição normal.
e) Independência entre o termo aleatório e a variável explicativa.

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5 Questão 543562 | Estatística, Regressão, Analista em Trânsito, DETRAN RO, IDECAN, Ensino Médio

Sobre o coeficiente de determinação na regressão linear simples é correto afirmar que

a) mede a capacidade de predição do modelo.
b) mede o quanto o modelo linear é apropriado.
c) mede a magnitude da inclinação da reta de regressão.
d) sua magnitude não depende do intervalo de variação do regressor X.
e) mede a proporção da variabilidade da variável resposta (Y) que é explicada pelo regressor X.

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