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O coeficiente do modelo é superior a 3 ou inferior a - 3.
A estimativa do erro quadrático médio da média do processo é igual a 1.
Em um estudo sobre a relação entre o tempo de experiência (em anos) e salário (em R$) de determinada categoria profissional, utilizou-se o modelo linear simples Yi = α + βXi + εi, em que Yi é o salário do indivíduo i, Xi o tempo de experiência do indivíduo i e εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples (α e β são parâmetros desconhecidos). Em uma amostra aleatória de 100 pares de observações
(Xi, Yi), i = 1,2, ......, 100 obteve-se
Utilizando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, tem-se que um profissional, da categoria em questão, com um salário de R$ 2.240,00, tem experiência de
10 anos
9 anos
8 anos
7 anos
6 anos
Instruções: Para responder às questões de números 59 e 60, considere que uma empresa adotou o modelo Zi = α + βXi + γYi + εi para estimar a venda anual de seus produtos com base em observações nos últimos 20 anos.
Dados:
I. Zi é o total de vendas, em milhares de reais, no ano i.
II. Xi é um índice de preços dos produtos da empresa (com relação a uma determinada base), no ano i.
III. Yi é o gasto com propagandas, em milhares de reais, no ano i.
IV. εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear múltipla.
V. α, β e γ são parâmetros desconhecidos.
Com a utilização do método dos mínimos quadrados obteve-se a respectiva equação do plano. O quadro de análise de variância correspondente forneceu os seguintes dados: Soma dos quadrados referente à regressão: 0,840 Variação residual: 0,051
O valor da estatística F (F calculado) utilizado para comparação com o F tabelado (variável F de Snedecor com m graus de liberdade no numerador e n graus de liberdade no denominador, ao nível de significância α) é igual a
16,5
17,5
140,0
154,0
280,0
Duas variáveis aleatórias Y e X correlacionadas possuem uma distribuição normal bivariada. Dado que a regressão de Y em X é E(Y|X) = 2,5 + 0,8(X-1), obtenha a regressão de X em Y, considerando que o coeficiente de correlação entre as variáveis é = 0,8.
E(X|Y) = 2,5 + 0,8 (Y-1).
E(X|Y) = 2,5 + 1,25 (Y-1).
E(X|Y) = 1 + 0,8 (Y-2,5).
E(X|Y) = 1 + 1,25 (Y-2,5).
E(X|Y) = 2,5 + 0,8Y.
Estatística - Distribuição de Frequência - Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE) - 2008
Com base nas informações apresentadas acima, e considerando que representa a função de distribuição acumulada da distribuição normal padrão, julgue os itens de 41 a 50.
Para os agricultores aderentes ao PRONAF, a tendência linear com intercepto não-nulo entre o indicador X e a renda mensal Y, ajustada pelo método de mínimos quadrados, é expressa por Y = 0,7X + 900.
Com base nessas informações e considerando que o valor 100 é representado nesses diagramas como 10|0, julgue os itens que se seguem.
Suponha que a regressão linear simples da variável Y em X resulte no modelo ajustado por mínimos quadrados ordinários Y = aX + b + e, em que b representa a estimativa do intercepto. Nessa situação, o coeficiente b foi superior a 40 e inferior a 45.
Com base nessas informações e considerando que o valor 100 é representado nesses diagramas como 10|0, julgue os itens que se seguem.
Considerando o teste t bilateral para a significância do coeficiente angular de um modelo de regressão linear simples na forma Y = aX + b + e, em que e representa o erro aleatório, quanto maior for o valor absoluto da razão t, maior será a significância estatística desse coeficiente.
Com base nessas informações e considerando que o valor 100 é representado nesses diagramas como 10|0, julgue os itens que se seguem.
Na regressão linear simples de X em Y, considere os testes t de significância para o intercepto e o coeficiente angular e suponha que o erro padrão do intercepto foi maior que o erro padrão do coeficiente angular. Com base nessas informações, é possível concluir inequivocamente que o valor do teste t de Student relativo ao intercepto foi superior ao valor do teste t de Student relativo ao coeficiente angular.
Com base nessas informações e considerando que o valor 100 é representado nesses diagramas como 10|0, julgue os itens que se seguem.
Computacionalmente, geralmente os softwares SAS, SPSS e Microsoft Excel produzem os mesmos resultados acerca da estimação dos coeficientes de um modelo de regressão linear simples.
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