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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:
12
24,5
26,5
36
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.
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).
O gráfico abaixo demonstra a evolução da receita tributária anual no estado de São Paulo desde 1999, com os valores arrecadados em bilhões de reais.
A previsão da receita tributária para 2009, em bilhões de reais, em função da equação obtida pelo método dos mínimos quadrados é igual a
e4,58
e4,56
e4,44
e4,32
e4,20
Com base nessa situação hipotética, julgue os próximos itens.
A estimativa de mínimos quadrados para a média da distribuição Y é superior a 0,25.
Considere um conjunto de variáveis aleatórias X1, X2, ..., Xn Xk X =1, em que cada variável X , k = 1, ..., n, representa o tempo gasto pelo k-ésimo oficial de justiça para o cumprimento de um mandado judicial. Essas variáveis aleatórias são independentes e identicamente distribuídas, segundo uma distribuição normal com média m e desvio padrão d, ambos desconhecidos. A partir dessas informações, julgue os itens de 69 a 76, considerando que represente a média amostral desse conjunto de variáveis aleatórias.
O valor v que minimiza a soma corresponde à mediana amostral.
A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente a é superior a 4.
O valor da estatística R 2 ajustado é superior a 0,30.
A covariância entre X e Y é maior que 3.
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