Banco de Questões de Concursos

No teste t de Student para médias de duas amostras, é suposição indispensável que as amostras possuam:

Julgue o próximo item, referente a inferência estatística. São exemplos de testes para a homogeneidade de variâncias o teste C de Cochran e o teste Fmáx. de Hartley.

Em um modelo de regressão linear simples, se o coeficiente angular é zero, conclui-se que:

Um modelo de regressão linear foi utilizado para relacionar 30 observações da variável dependente Y com a variável independente X₁. O coeficiente angular estimado foi de -0,10, com erro padrão igual a 0,01. O valor da soma dos quadrados tot…

Considere o modelo de regressão estimado: Wi = 0,5 + 0,1*Ei + 0,2*Di + ui, em que wi é o logaritmo neperiano do salário, Ei é o logaritmo neperiano dos anos de estudo e Di é uma variável binária igual a 1 se homem e a 0 se mulher. Considere…

Acerca de conceitos de estatística descritiva e de inferência estatística, julgue o item a seguir. Em análises de regressão, o coeficiente de determinação (R2) mede a proporção da variabilidade da variável dependente, explicada pelas variáv…

Acerca de técnicas e métodos estatísticos para a análise de dados agrícolas, julgue o item que se segue. A regressão linear simples, aplicada à análise de dados agrícolas, permite prever valores da variável independente com base na variável…

Acerca das técnicas de análise estatística, julgue o item a seguir. A distância de Cook é uma medida de influência de um ponto no ajuste de um modelo de regressão, sendo diretamente proporcional ao erro quadrático médio.

Julgue o item a seguir, relativo a modelos estatísticos. Um modelo de regressão linear representa uma relação linear entre a variável resposta e as variáveis preditoras.

Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão. Em um modelo de regressão para uma amostra de tamanho n > 1, em que, para uma única covariância e uma precisão p, o menor tamanho amostral necessário é m > 1, o número máximo de variá…

Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão. Um modelo de regressão linear não pode ser ajustado a conjuntos de dados com alta dimensionalidade (muitas variáveis preditoras), uma vez que será inviável calcular a matriz de estima…

Considerando que os resultados da ANOVA são apresentados na tabela precedente, em que FV corresponde a fonte de variação, GL, a graus de liberdade, e QM, a quadrado médio, julgue o próximo item. Sabendo-se que a razão F obtida para os bloco…

Com base na equação y = −20 + 0,5x₁ + 0,3x₂, obtida ao realizar-se uma análise de regressão linear múltipla para prever o peso (y, em kg) de uma pessoa com base na altura (x₁, em cm) e na idade (x₂, em anos), julgue o item que se segue. Na…

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão. A regressão linear múltipla permite avaliar o efeito de diversas variáveis independentes sobre uma variável dependente, ao mesmo tempo.

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão. A linearização logarítmica ou exponencial possibilita a transformação de qualquer modelo de regressão não linear para modelos lineares.

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão. O coeficiente de determinação (R² ) sempre aumenta com a adição de novas variáveis ao modelo de regressão linear múltipla.

Em um modelo de regressão múltipla estimado por mínimos quadrados ordinários, observa-se que duas variáveis explicativas apresentam correlação muito alta entre si. Adicionalmente, um dos coeficientes estimados apresenta sinal contrário ao e…

A respeito da inferência do modelo de regressão linear múltipla da forma y = β₀ + β₁x₁ +β₂x₂ +⋯+ βkxk + ε , julgue o item subsecutivo, considerando que valem as suposições clássicas, como linearidade nos parâmetros, independência entre obse…

A respeito da inferência do modelo de regressão linear múltipla da forma y = β₀ + β₁x₁ +β₂x₂ +⋯+ βkxk + ε , julgue o item subsecutivo, considerando que valem as suposições clássicas, como linearidade nos parâmetros, independência entre obse…

A respeito da inferência do modelo de regressão linear múltipla da forma y = β₀ + β₁x₁ +β₂x₂ +⋯+ βkxk + ε , julgue o item subsecutivo, considerando que valem as suposições clássicas, como linearidade nos parâmetros, independência entre obse…