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Questão de Estatística — Modelos lineares — CESPE / CEBRASPE 2025

EstatísticaModelos lineares
Código
ce196416
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
CAESB-DF
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Suporte ao Negócio - Estatístico
Em relação aos modelos de regressão linear simples sob o método de mínimos quadrados ordinários, assinale a opção correta.
  1. AA regressão linear simples é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis independentes.
  2. BO coeficiente angular da equação de regressão representa o valor previsto da variável dependente quando a variável independente é igual a zero.
  3. CA equação de regressão linear simples pode ser expressa como y = β₀ + β₁x + ϵ, onde β₀ é o intercepto, β₁ é o coeficiente angular, e ϵ é o termo de erro.
  4. DUm dos pressupostos da regressão linear simples é que os resíduos apresentem variâncias diferentes ao longo dos valores previstos.
  5. EA principal medida para avaliar o ajuste de um modelo de regressão linear simples é a mediana dos resíduos.
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GabaritoC — A equação de regressão linear simples pode ser expressa como y = β₀ + β₁x + ϵ, onde β₀ é o intercepto, β₁ é o coeficiente angular, e ϵ é o termo de erro.

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