Questões Regressão de Concursos Públicos

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Em relação ao modelo de regressão linear, julgue os itens a seguir.

Nas estimativas por mínimos quadrados ordinários, se a variável dependente for multiplica por uma constante k > 0, o intercepto e a inclinação da regressão também serão multiplicados por k.

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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.

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Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue os itens seguintes. Para um modelo de regressão linear múltiplo, o teste de White permite detectar a heteroscedasticidade a partir da regressão de cada erro estimado da regressão original com as variáveis explicativas e seus inversos.
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Quando, em um modelo de regressão simples, a única mudança é o acréscimo de uma variável independente, o modelo de regressão torna-se múltiplo.

A respeito do exposto, é correto afirmar:

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Um banco deseja melhorar a atenção aos seus clientes, habilitando mais caixas para o atendimento. Para isso necessita de um modelo estatístico que permita conhecer a probabilidade de que uma quantidade de n clientes requeram atendimento em um intervalo de tempo T.

Que distribuição de probabilidade deve ser empregada nesse estudo?

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Para que o estimador obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, em uma regressão simples, seja consistente e eficiente no contexto de estimadores lineares é necessário que:
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Um importante indicador da qualidade do modelo de regressão, obtido com a aplicação do Método dos Mínimos Quadrados, é o coeficiente de determinação, que é
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No caso da seleção de Modelos de Regressão Múltipla por meio do grau de aderência e do nível de captura das variações da variável explicada, alguns cuidados devem ser tomados.

Dentre esses, cabe destacar que:

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