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Questão de Estatística — Modelos lineares — CESPE / CEBRASPE 2025

EstatísticaModelos lineares
Código
ce196420
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
CAESB-DF
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Suporte ao Negócio - Estatístico
Um estatístico está desenvolvendo um modelo de regressão linear simples para prever o valor de uma variável dependente Y com base em uma variável independente X. Ele obteve a seguinte equação estimada.Y = 3 + 2XCom base nessas informações, assinale a opção correta.
  1. AO coeficiente angular da reta é 3, o que significa que, para cada unidade de aumento em X, Y aumenta em 3 unidades.
  2. BO coeficiente linear da reta é 2, que é o valor esperado de Y quando X = 0.
  3. CQuando X for igual a 0, o valor estimado de Y será 3.
  4. DO coeficiente angular da reta indica que Y diminui 2 unidades para cada unidade de aumento em X.
  5. EO modelo de regressão apresentado não pode ser usado para previsão, pois não apresenta um coeficiente de determinação (r²).
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — Quando X for igual a 0, o valor estimado de Y será 3.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Regressão linear simples: interpretação dos coeficientes

Gabarito: letra C. Na equação estimada Y^=3+2X\hat{Y} = 3 + 2X, o coeficiente linear (intercepto) é 3 e o coeficiente angular (inclinação) é 2. Portanto, quando X=0X = 0, o valor estimado de YY é Y^=3+20=3\hat{Y} = 3 + 2 \cdot 0 = 3, exatamente o que afirma a alternativa C. As demais alternativas trocam os papéis dos coeficientes ou apresentam interpretações incorretas.

A regressão linear simples modela a relação entre uma variável dependente YY e uma variável independente XX por meio de uma reta. A forma geral é:

Y=β0+β1X+εY = \beta_0 + \beta_1 X + \varepsilon

em que β0\beta_0 é o intercepto (valor esperado de YY quando X=0X = 0), β1\beta_1 é o coeficiente angular (variação esperada em YY para cada aumento de uma unidade em XX), e ε\varepsilon é o erro aleatório com média zero. No modelo estimado, β^0=3\hat{\beta}_0 = 3 e β^1=2\hat{\beta}_1 = 2.

A banca explora exatamente a confusão entre os dois coeficientes: o candidato que não domina a nomenclatura pode trocar o intercepto pela inclinação, ou vice-versa. A pegadinha clássica é afirmar que o coeficiente angular é 3 (quando é 2) ou que o coeficiente linear é 2 (quando é 3).

1Coeficiente linear (β₀)
Valor de Y quando X = 0
No modelo: 3
2Coeficiente angular (β₁)
Variação de Y por unidade de X
No modelo: 2
Sinal positivo → relação crescente
3Coeficiente de determinação (R²)
Mede qualidade do ajuste
Não é condição para previsão
Regressão linear simples (Y = β₀ + β₁X)
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Regressão linear simples (Y = β₀ + β₁X): Coeficiente linear (β₀) (Valor de Y quando X = 0, No modelo: 3); Coeficiente angular (β₁) (Variação de Y por unidade de X, No modelo: 2, Sinal positivo → relação crescente); Coeficiente de determinação (R²) (Mede qualidade do ajuste, Não é condição para previsão)

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que o coeficiente angular é 3 e que, para cada unidade de aumento em X, Y aumenta em 3 unidades. O erro está em atribuir o valor 3 ao coeficiente angular — na equação, o coeficiente angular é 2. O valor 3 é o intercepto, que representa o valor esperado de Y quando X = 0, não a variação por unidade de X.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Afirma que o coeficiente linear é 2, que seria o valor esperado de Y quando X = 0. O coeficiente linear (intercepto) é 3, não 2. O valor 2 é o coeficiente angular, que mede a variação de Y por unidade de X, não o valor em X = 0.

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Quando X = 0, substituindo na equação: Y^=3+20=3\hat{Y} = 3 + 2 \cdot 0 = 3. O intercepto (coeficiente linear) é exatamente o valor estimado da variável dependente quando a variável independente é zero. A alternativa está correta e é a resposta pedida.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Afirma que o coeficiente angular indica que Y diminui 2 unidades para cada unidade de aumento em X. O coeficiente angular é +2 (positivo), o que indica uma relação crescente: Y aumenta 2 unidades para cada unidade de aumento em X. A alternativa inverte o sinal da relação.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Afirma que o modelo não pode ser usado para previsão por não apresentar o coeficiente de determinação (R²). O R² é uma medida de qualidade do ajuste, mas não é condição para o uso do modelo em previsão. Mesmo sem R², a equação estimada pode ser utilizada para prever valores de Y a partir de X. A ausência do R² apenas indica que não se conhece a proporção da variabilidade explicada, mas não invalida a previsão.

NÃO CAIA NESSA!

A banca troca os papéis dos coeficientes: o intercepto (3) é apresentado como coeficiente angular na alternativa A, e o coeficiente angular (2) é apresentado como intercepto na alternativa B. Além disso, a alternativa D inverte o sinal da inclinação. Fique atento: na equação Y=a+bXY = a + bX, a é o valor quando X = 0 e b é a variação por unidade de X. Com esse raciocínio, você elimina as pegadinhas de imediato 💪.

Gabarito: letra C

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