CESPE / CEBRASPE — 2012

Ano: 2012·Banca: CESPE / CEBRASPE·Cargo: Técnico Científico - Estatística·Concurso: Banco da Amazônia

Julgue os seguintes itens, acerca de análise multivariada de dados. Com relação ao emprego do método de Fisher para análise discriminante, considerando-se que B seja a matriz de covariâncias entre as populações e que W represente a matriz de covariâncias dentro da população, é correto afirmar que a função discriminante será obtida com base no produto W × B.

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Julgue os seguintes itens, acerca de análise multivariada de dados. Na análise discriminante para populações normais, para se avaliar a igualdade entre as matrizes de covariâncias populacionais entre diferentes grupos, o escore quadrático de classificação corresponde ao escore linear de classificação.

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A respeito de séries temporais, julgue os itens a seguir. O modelo ARIMA(3, 1, 2) é um filtro linear que permite descrever uma série temporal estacionária com período sazonal igual a 3.

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Ainda com relação aos modelos lineares, julgue os itens subsequentes. O gráfico resíduos padronizados da regressão (no eixo das ordenadas) versus valores observados da variável resposta (no eixo das abscissas) permite verificar a suposição de normalidade residual.

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Ainda com relação aos modelos lineares, julgue os itens subsequentes. Considere que um pesquisador tenha ajustado um modelo de regressão linear simples com base em amostra com 10 observações, tendo observado que R2 = 0,80 e var(Y) = 2,50, em que Y é a variável resposta. Nesse caso, se modelos com estatística F ≥ 5,32 forem considerados bem ajustados, é correto afirmar que o referido modelo não apresentou um bom ajuste.

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Julgue os seguintes itens, acerca de modelos lineares. Relativamente à estimação dos coeficientes de um modelo de regressão linear múltipla pelo método dos mínimos quadrados ordinários, é correto afirmar que se X for a matriz de dados e Y o vetor de respostas, no produto matricial H = (X' X) -1 X' , denominado matriz hat, o número de colunas será igual ao número de linhas do vetor Y.

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Julgue os seguintes itens, acerca de modelos lineares. Suponha que, após o ajuste de um conjunto de dados por regressão linear simples, em que Y representa a variável resposta e X representa a variável regressora, foram obtidos os seguintes resultados: R2 = 0,81; σy2 = var(Y) = 1,00; σx2 = var(X) = 4,00 e ρxy = corr(Y, X) < 0. A partir desses dados, é correto concluir que a estimativa do coeficiente angular é um valor que se encontra entre -0,250 e -0,120.

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Julgue os seguintes itens, acerca de modelos lineares. Do ponto de vista da análise de regressão, o modelo log y,i = βo + β1 log xi + log ∈i, log ∈i ~ N(0, σ2 ) não é considerado linear.

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Julgue os seguintes itens, acerca de modelos lineares. A presença de multicolinearidade na matriz de dados X pode tornar singular a matriz X' X.