Questão de Estatística — Conceitos Iniciais e Cálculo das Estimativas dos Parâmetros (Regressão Linear Simples) — CESPE / CEBRASPE 2026
EstatísticaConceitos Iniciais e Cálculo das Estimativas dos Parâmetros (Regressão Linear Simples)
- Código
- ce390617
- Banca
- CESPE / CEBRASPE
- Órgão
- SEFAZ PR
- Ano
- 2026
- Cargo
- AFE ( )
Os modelos de regressão linear tornaram-se uma maneira comprovada de prever o futuro de forma científica e confiável. Devido ao fato de a regressão linear ser um procedimento estatístico consolidado, as propriedades dos modelos de regressão linear são bem conhecidas. Internet: <ibm.com>. Em um modelo de regressão linear simples, o método de estimação por máxima verossimilhança (EMV)
- Aatribui a mesma verossimilhança para todo possível valor dos parâmetros.
- Btorna os dados observados mais prováveis sob o modelo estatístico assumido.
- Csempre fornece os mesmos resultados do método dos mínimos quadrados, independentemente da distribuição dos dados.
- Dtorna os valores preditos segundo o modelo os menores possíveis.
- Eminimiza o número de erros cometidos pelo modelo.