Questões Regressão Concurso com Gabarito

32 Questão 543897 | Estatística, Regressão, Analista Judiciário, Tribunal de Justiça AL, FGV, Ensino Médio

O Método de Mínimos Quadrados (MQ), o Método dos Momentos (MM) e o de Máxima Verossimilhança (MV) estão entre os mais usados para estimação pontual de parâmetros.

Sobre esses, é correto afirmar que:

a) os estimadores de MM são específicos para a estimação dos momentos centrais da distribuição;
b) o Método de MV não se aplica para pequenas amostras, mesmo quando a distribuição da população é conhecida;
c) o Método de MQ, quando utilizado para o momento central de segunda ordem, produz um estimador não tendencioso;
d) os estimadores de MV, quando aplicados a distribuições da família exponencial, gozam de propriedades assintóticas;
e) o Método dos Momentos conduz, invariavelmente, a estimadores não tendenciosos dos parâmetros populacionais.

35 Questão 543703 | Estatística, Regressão, Auditor Fiscal de Tributos I, Secretaria Municipal de Administração de São Luís MA, FCC, Ensino Médio

Analisando um gráfico de dispersão referente a 10 pares de observações (t, Y_t) com t = 1, 2, 3, ... , 10, optou-se por utilizar o modelo linear Y_t = ? + ?_t + ?_t com o objetivo de se prever a variável Y, que representa o faturamento anual de uma empresa em milhões de reais, no ano (2007 + t). Os parâmetros ? e ? são desconhecidos e ?_t é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear simples. As estimativas de ? e ? (a e b, respectivamente) foram obtidas por meio do método dos mínimos quadrados com base nos dados dos 10 pares de observações citados. Se a = 2 e a soma dos faturamentos dos 10 dados observados foi de 64 milhões de reais, então, pela equação da reta obtida, a previsão do faturamento para 2020 é, em milhões de reais, de

a) 11,6
b) 15,0
c) 13,2
d) 12,4
e) 14,4

37 Questão 542505 | Estatística, Regressão, Analista Judiciário, TRT 3a, FCC, Ensino Médio

Instruções: Para responder às questões de números 48 a 50 considere que uma empresa adotou o modelo Yi = ? + ?Xi + ?i, para prever o acréscimo da receita anual de vendas (com relação ao ano anterior) em função dos gastos com propagandas, com base em observações dos respectivos valores verificados nos últimos 10 anos.

Dados:

I. Y_ié o acréscimo da receita anual de vendas, em milhares de reais, no ano i.

II. X_ié o gasto com propagandas, também em milhares de reais, no ano i.

III. ?_i é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear simples. IV. ? e ? são parâmetros desconhecidos.

V. Nos últimos 10 anos, o somatório dos acréscimos da receita anual de vendas e dos gastos com propaganda foram iguais a 1.200 e 200, respectivamente (valores em milhares de reais).

VI. Utilizou-se o método dos mínimos quadrados para a obtenção das estimativas de ? e ? com a respectiva equação da reta apresentando um coeficiente angular igual a 2,5

Utilizando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, em um ano que se deseja um acréscimo na receita anual de vendas de R$ 150.000,00, o gasto com propagandas terá que ser de, em milhares de reais,

a) 24
b) 30
c) 32
d) 36
e) 40

38 Questão 543085 | Estatística, Regressão, Analista Financeiro do Tesouro Estadual, Secretaria da Fazenda do Estado SC, FEPESE, Ensino Médio

Em análise de regressão múltipla, o teorema de Gauss-Markov significa:

a) O método de mínimos quadrados ordinários produz estimadores eficientes, não-viesados e consistentes na classe de estimadores lineares e não-lineares.
b) O coeficiente de determinação ajustado converge ao valor do coeficiente de ajustamento quando o tamanho da amostra tende ao infinito.
c) A distribuição de probabilidade do teste que avalia se o parâmetro estimado é estatisticamente igual a zero assume um formato t de student quando os erros são normalmente distribuídos.
d) O coeficiente de determinação ajustado diminui à medida que se aumenta o número de parâmetros a serem estimados.
e) O método de mínimos quadrados ordinários produz o estimador de variância mínima na classe de estimadores lineares e não-viesados.

39 Questão 543029 | Estatística, Regressão, Analista Judiciário, TJ RO, CESPE, Ensino Médio

Com respeito ao modelo de regressão linear simples, assinale a opção correta.

a) O parâmetro de inclinação da reta é igual à tangente do ângulo formado entre a reta e o eixo Oy.
b) A inclinação da reta é proporcional à correlação entre a variável resposta e a variável preditora.
c) Se o modelo linear estiver bem ajustado, a correlação entre o resíduo do modelo e a variável resposta deve estar próxima de -1.
d) Se o intercepto do modelo for nulo, a variável resposta assume o valor zero quando a variável preditora for igual ao inverso da inclinação da reta.
e) O parâmetro de inclinação da reta é igual ao cosseno do ângulo formado entre a reta e o eixo Ox.

40 Questão 543790 | Estatística, Regressão, Técnico de Nível Superior II, Prefeitura de Salvador BA, FGV, Ensino Médio

Suponha que a seguinte regressão seja estimada para homens e mulheres em separado:

W = a + b*(Educ) + u,

em que, w é o logaritmo neperiano do salário, Educ representa os anos de estudos, a e b são parâmetros do intercepto e da inclinação a serem estimados por mínimos quadrados ordinários e u é o termo aleatório.

Sendo ah e bh as estimativas dos parâmetros do intercepto e da inclinação, respectivamente, para o universo dos homens e, am e bm, as estimativas dos parâmetros do intercepto e da inclinação, respectivamente, para as mulheres. Para se verificar se os homens apresentam um retorno monetário da educação maior do que as mulheres deve-se testar a seguinte hipótese nula:

a) ah=bh
b) ah=am
c) ah=bm
d) bh=bm
e) bh=am

Questões de Concurso: Regressão

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