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Banco de Questões de Concursos

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7 questões no filtro · provas oficiais · gabarito + comentário

7 questões no filtro

  1. EstatísticaModelos linearesCESPE / CEBRASPEBANESE2021Média

    [imagem] Com base nas informações apresentadas na tabela precedente e considerando que a covariância entre as variáveis X e Y seja igual a 3, julgue o item que se segue. O coeficiente de determinação (ou de explicação) da reta de regressão…

  2. EstatísticaModelos linearesCESPE / CEBRASPEBANESE2021Média

    [imagem] Com base nas informações apresentadas na tabela precedente e considerando que a covariância entre as variáveis X e Y seja igual a 3, julgue o item que se segue. A reta de regressão linear da variável Y em função da variável X, obti…

  3. EstatísticaModelos linearesCESPE / CEBRASPEBANESE2021Média

    Considere que uma tendência linear na forma ŷ = 4x + 2 tenha sido obtida com base no método dos mínimos quadrados ordinários. Acerca dessa tendência, sabe-se ainda que o desvio padrão da variável y foi igual a 8; que o desvio padrão da vari…

  4. EstatísticaModelos linearesCESPE / CEBRASPESEFAZ-PR2026Média

    Na análise diagnóstica dos resíduos de um modelo de regressão múltipla estimado por mínimos quadrados ordinários, identificam-se três observações com características distintas: a i-ésima observação apresenta resíduo studentizado externament…

  5. EstatísticaModelos linearesCESPE / CEBRASPESEFAZ-PR2026Média

    O método dos mínimos quadrados ordinários será utilizado em um modelo de regressão linear simples para se encontrar a reta que melhor se ajusta aos dados observados em determinada situação. Nesse caso, o método dos mínimos quadrados ordinár…

  6. EstatísticaModelos linearesCESPE / CEBRASPESEFAZ-PR2026Média

    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…

  7. EstatísticaModelos linearesIBFCEBSERH2023Média

    As variáveis número de horas de treinamento preventivo e número de acidentes de trabalho foram analisadas e forneceram a seguinte equação de regressão linear: Y previsto = 8,5 – 0,006X. Esta equação permite afirmar que:

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