Questões de Estatística do ano 2009

No modelo de regressão múltipla Z = a + bX + cY + , representa um desvio aleatório. Com referência a esse modelo, julgue os próximos itens.

As equações normais para esse problema são expressas pelas seguintes equações:

em que n representa o tamanho da amostra.

• C. Certo
• E. Errado

No modelo de regressão múltipla Z = a + bX + cY + , representa um desvio aleatório. Com referência a esse modelo, julgue os próximos itens.

No caso específico em que a = 0, as equações normais são expressas por

• C. Certo
• E. Errado

O modelo de regressão quadrática Y = a + bX + cX² + g deve ser ajustado aos dados da seguinte tabela.

as equações normais são dadas por

em que n representa o tamanho da amostra.

• C. Certo
• E. Errado

O modelo de regressão quadrática Y = a + bX + cX² + g deve ser ajustado aos dados da seguinte tabela.

a parábola dos mínimos quadrados tem os parâmetros 

• C. Certo
• E. Errado

Após ser ajustado um modelo de regressão linear entre X e Y, encontrou-se um modelo da forma Y=aX+b+E, em que a e b são os coeficientes da regressão e E o erro aleatório, e um coeficiente de determinação de 73%. Qual o percentual de variação de Y é considerado aleatório?

• A.

  0%

• B.

  53%

• C.

  72%

• D.

  36%

• E.

  27%

Ao analisar a quantidade demandada ( q ) de determinado produto em função do seu preço ( p ) e o preço de um produto substituto ( P₁ ), um pesquisador obteve o seguinte modelo de regressão múltipla, com as respectivas estatísticas t entre parênteses:

Podemos afirmar que o erro padrão da estimativa do coeficiente da variável preço ( p ) é igual a:

• A.

  0,3

• B.

  0,4

• C.

  0,5

• D.

  0,6

Ao analisar um modelo de regressão com uma variável explicativa, um pesquisador realizando o teste de Durbin-Watson obteve o valor 2,01. De acordo com o resultado obtido podemos afirmar que:

• A.

  o modelo estimado apresenta resíduos autocorrelacionados positivamente;

• B.

  o modelo estimado apresenta resíduos autocorrelacionados negativamente;

• C.

  o teste é não conclusivo;

• D.

  o modelo estimado não apresenta resíduos autocorrelacionados.

A partir de uma amostra de 36 elementos foi estabelecido o seguinte modelo de regressão:

Para a elaboração do quadro para Análise de Variância, sabe-se que a Variação Explicada é igual a 1.656 e a Variação Total é igual a 3.128. Assim, o valor da estatística F é igual a:

• A.

  12

• B.

  24,5

• C.

  26,5

• D.

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Os modelos refletem um conjunto de rotinas de trabalho operacionais que interagem entre si, de forma sistêmica, e que são capazes de impactar o desempenho organizacional. Modelos de baixo para cima geralmente podem ser integrados a outros modelos utilizados para a gerência estratégica. Requerem mais tempo e mais recursos para serem desenvolvidos, exigem dados detalhados e, dessa forma, reduzem a necessidade de avaliações subjetivas, como os modelos baseados em cenários.

A reta de regressão é representada pela equação y = a + bx. O coeficiente b é o intercepto e o coeficiente a é a declividade da reta e define o aumento ou a diminuição da variável y por unidade de variação da variável x.

• C. Certo
• E. Errado

Os modelos refletem um conjunto de rotinas de trabalho operacionais que interagem entre si, de forma sistêmica, e que são capazes de impactar o desempenho organizacional. Modelos de baixo para cima geralmente podem ser integrados a outros modelos utilizados para a gerência estratégica. Requerem mais tempo e mais recursos para serem desenvolvidos, exigem dados detalhados e, dessa forma, reduzem a necessidade de avaliações subjetivas, como os modelos baseados em cenários.

Os testes de significância se apóiam em dados passados. Em testes de regressão, a questão da significância está baseada no nível de confiabilidade de tais dados. Entre os métodos utilizados estão a estatística F, a análise da variância constante (homocedasticidade) e a variância múltipla (heterocedasticidade).

• C. Certo
• E. Errado