Questão de Estatística — Conceitos Iniciais e Cálculo das Estimativas dos Parâmetros (Regressão Linear Simples) — CESPE / CEBRASPE 2025
EstatísticaConceitos Iniciais e Cálculo das Estimativas dos Parâmetros (Regressão Linear Simples)
- Código
- ce412601
- Banca
- CESPE / CEBRASPE
- Órgão
- CAESB
- Ano
- 2025
- Cargo
- Ana SN ( )
Em relação aos modelos de regressão linear simples sob o método de mínimos quadrados ordinários, assinale a opção correta.
- AA regressão linear simples é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis independentes.
- BO coeficiente angular da equação de regressão representa o valor previsto da variável dependente quando a variável independente é igual a zero.
- CA equação de regressão linear simples pode ser expressa como y = \beta_0 + \beta_1 X + \in, onde \beta_0 é o intercepto, \beta_1 é o coeficiente angular, e \in é o termo de erro.
- DUm dos pressupostos da regressão linear simples é que os resíduos apresentem variâncias diferentes ao longo dos valores previstos.
- EA principal medida para avaliar o ajuste de um modelo de regressão linear simples é a mediana dos resíduos.