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479 questões encontradas
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue o item subsequente. O teste de Durbin–Watson é um teste que permite identificar a autocorrelação serial de primeira ordem.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue o item subsequente. A autocorrelação dos erros, desde que não seja unitária em termos absolutos, insere um viés nas estimativas da variável dependente.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue o item seguinte. Para um modelo de regressão linear múltiplo, o teste de White permite detectar a heteroscedasticidade a partir da regressão de cada erro estimado da regressão original com as variáveis explicativas e seus inversos.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue o item seguinte. Para um modelo de regressão linear na forma Y = α + βX + e, em que Y representa a variável resposta, X é a variável regressora, e e denota o erro aleatório, o teste de Goldfeld–Quandt consiste em fazer duas regressões: uma com os maiores valores de X e outra com os menores valores de X, e verificar se as variâncias são distintas.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue o item seguinte. Para corrigir a heteroscedasticidade, como regra geral, é suficiente fazer a regressão da variável dependente em função das raízes quadradas das variáveis independentes.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
A equação seguinte foi obtida de um modelo de regressão linear múltipla ajustado sobre 12 amostras, em que cada valor entre parênteses abaixo do coeficiente representa o erro-padrão desse coeficiente, e representa o erro, D é uma variável dummy que assume o valor 0 caso não ocorra determinado evento e 1 caso ocorra, e X1 e X2 são duas variáveis regressoras. A tabela de análise de variância (ANOVA) proporcionada pelo referido modelo é apresentada a seguir. Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue o próximo item. O coeficiente de determinação ajustado dessa regressão, , é maior que o coeficiente de determinação R2 .
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
A equação seguinte foi obtida de um modelo de regressão linear múltipla ajustado sobre 12 amostras, em que cada valor entre parênteses abaixo do coeficiente representa o erro-padrão desse coeficiente, e representa o erro, D é uma variável dummy que assume o valor 0 caso não ocorra determinado evento e 1 caso ocorra, e X1 e X2 são duas variáveis regressoras. A tabela de análise de variância (ANOVA) proporcionada pelo referido modelo é apresentada a seguir. Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue o próximo item. Fixando-se determinado ponto (X1 , X2), a ocorrência do evento representado por D faz que a estimativa de Y diminua em mais de 80 unidades.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
A equação seguinte foi obtida de um modelo de regressão linear múltipla ajustado sobre 12 amostras, em que cada valor entre parênteses abaixo do coeficiente representa o erro-padrão desse coeficiente, e representa o erro, D é uma variável dummy que assume o valor 0 caso não ocorra determinado evento e 1 caso ocorra, e X1 e X2 são duas variáveis regressoras. A tabela de análise de variância (ANOVA) proporcionada pelo referido modelo é apresentada a seguir. Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue o próximo item. A soma dos quadrados totais é igual a 2.016.000.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
A equação seguinte foi obtida de um modelo de regressão linear múltipla ajustado sobre 12 amostras, em que cada valor entre parênteses abaixo do coeficiente representa o erro-padrão desse coeficiente, e representa o erro, D é uma variável dummy que assume o valor 0 caso não ocorra determinado evento e 1 caso ocorra, e X1 e X2 são duas variáveis regressoras. A tabela de análise de variância (ANOVA) proporcionada pelo referido modelo é apresentada a seguir. Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue o próximo item. O valor de a reflete a quantidade de variáveis explicativas, e deve ser igual a 3.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
A equação seguinte foi obtida de um modelo de regressão linear múltipla ajustado sobre 12 amostras, em que cada valor entre parênteses abaixo do coeficiente representa o erro-padrão desse coeficiente, e representa o erro, D é uma variável dummy que assume o valor 0 caso não ocorra determinado evento e 1 caso ocorra, e X1 e X2 são duas variáveis regressoras. A tabela de análise de variância (ANOVA) proporcionada pelo referido modelo é apresentada a seguir. Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue o próximo item. Dado o valor crítico da estatística t de Student para 8 graus de liberdade a 5% de significância, t8;5% = 2,3, rejeita-se a hipótese de que cada um dos coeficientes da regressão seja nulo.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Em um modelo de regressão linear simples na forma yi = a + bxi + εi , em que a e b são constantes reais não nulas, yi representa a resposta da i-ésima observação a um estímulo xi e εi é o erro aleatório correspondente, para i = 1, ... , n, considere que , em que , e que o desvio padrão de cada εi seja igual a 10, para i = 1, ..., n. A respeito dessa situação hipotética, julgue o item que se segue. Serepresentar o estimador de mínimos quadrados ordinários do coeficiente b, então
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Em um modelo de regressão linear simples na forma yi = a + bxi + εi , em que a e b são constantes reais não nulas, yi representa a resposta da i-ésima observação a um estímulo xi e εi é o erro aleatório correspondente, para i = 1, ... , n, considere que , em que , e que o desvio padrão de cada εi seja igual a 10, para i = 1, ..., n. A respeito dessa situação hipotética, julgue o item que se segue. A heteroscedasticidade é um problema que surge quando o valor esperado dos erros não é zero.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Considerando que seja uma variável resposta ajustada por um modelo de regressão em função de uma variável explicativa X, que x1, ... ,xn representem as réplicas de X e que â e sejam as estimativas dos parâmetros do modelo, julgue o item a seguir. No modelo linear Y = α + βX + e, considere que para cada valor xi de X corresponda um erro ei , que é uma variável aleatória. Nessa situação, a hipótese de erros não autocorrelacionados implica que cov(ei , ej ) = 0 para i ≠ j.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Considerando que seja uma variável resposta ajustada por um modelo de regressão em função de uma variável explicativa X, que x1, ... ,xn representem as réplicas de X e que â e sejam as estimativas dos parâmetros do modelo, julgue o item a seguir. Em um modelo linear , a hipótese de homoscedastiscidade significa que a variância dos erros deve ser constante, e o valor esperado dos erros deve ser zero.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Considerando que seja uma variável resposta ajustada por um modelo de regressão em função de uma variável explicativa X, que x1, ... ,xn representem as réplicas de X e que â e sejam as estimativas dos parâmetros do modelo, julgue o item a seguir. Em um modelo linear , com coeficientes obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários, sendo , a média dos valores estimados de Y é igual à média dos valores de X multiplicados por
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Considerando que seja uma variável resposta ajustada por um modelo de regressão em função de uma variável explicativa X, que x1, ... ,xn representem as réplicas de X e que â e sejam as estimativas dos parâmetros do modelo, julgue o item a seguir. Um modelo na forma , em que e , apesar de ser exponencial em sua estrutura original, é linearizável, podendo ser tratado pelos métodos de regressão linear.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Analista Judiciário - EstatísticaConcurso: STM
Considerando que seja uma variável resposta ajustada por um modelo de regressão em função de uma variável explicativa X, que x1, ... ,xn representem as réplicas de X e que â e sejam as estimativas dos parâmetros do modelo, julgue o item a seguir. No método de mínimos quadrados, a condição de estimativas não viesadas significa que os erros terão variância positiva.
Ano: 2017Banca: CESPE / CEBRASPECargo: MA - Professor Nível Superior/PNS-A - MatemáticaConcurso: Prefeitura de São Luís - MA
Um sistema linear de 4 equações e 4 incógnitas pode ser escrito na forma matricial como AX = B, em que A é a matriz, de ordem 4 × 4, dos coeficientes da equação; X é a matriz coluna, de ordem 4 × 1, das incógnitas da equação e B é a matriz coluna, de ordem 4 × 1, dos termos independentes da equação. Com referência a essas informações, assinale a opção correta.
Ano: 2017Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Professor de Educação Básica - MatemáticaConcurso: SEDF
Considerando a matriz , julgue o próximo item.Se B = A , então o determinante de B é maior que 200.
Ano: 2017Banca: CESPE / CEBRASPECargo: Professor de Educação Básica - MatemáticaConcurso: SEDF
Considerando a matriz , julgue o próximo item.Se B = e a matriz A + B for simétrica, então x + y + z = 0.