Lista completa de Questões sobre Regressão para resolução totalmente grátis. Selecione os assuntos no filtro de questões e comece a resolver exercícios.
O Método de Mínimos Quadrados Generalizado é
O estimador de mínimos quadrados (MQO), assim como a média aritmética, é muito sensível à presença de observações discrepantes (outliers).
No modelo de Regressão Múltipla
onde o termo aleatório é heterocedástico, é correto afirmar:
No ajuste de um modelo de regressão linear simples com independentes, i = 1,2,..., n , o gráfico de resíduos versus os valores ajustados de Y a seguir foi obtido:
Tal resultado revela:violação da hipótese de variância constante dos erros;
Considere o modelo de regressão linear simples com independentes. Sejam , os resíduos do modelo, em que os yi são os valores ajustados pelo método de mínimos quadrados. Analise as afirmativas a seguir:
I – Os resíduos são independentemente distribuídos.
II – Os resíduos são identicamente distribuídos.
III – A soma de quadrados dos resíduos pode ser calculada por , em que
A(s) afirmativa(s) correta(s) é/são somente:
O enunciado a seguir vale para as questões 96 e 97.
Em um estudo sobre o efeito de uma campanha de publicidade (X - medida em milhares de reais investidos) nas vendas de um produto (Y - em 1000 unidades vendidas), ajustou-se um modelo de regressão linear simples obtendo-se:
Um intervalo de 95% de confiança para o coeficiente de publicidade é dado por:
O enunciado a seguir vale para as questões 96 e 97.
Em um estudo sobre o efeito de uma campanha de publicidade (X - medida em milhares de reais investidos) nas vendas de um produto (Y - em 1000 unidades vendidas), ajustou-se um modelo de regressão linear simples obtendo-se:
Um intervalo de 90% de confiança para a predição de uma nova observação de vendas, quando são investidos R$ 13.000,00 em publicidade, é dado, aproximadamente, por:
Em um ajuste de um modelo de regressão linear simples, , os dados são:
O modelo ajustado é:
Utilizou-se um modelo de regressão linear múltipla para modelar o consumo de sorvete segundo as variáveis: temperatura (X
temperatura é dada em graus Celsius e o preço em reais. Os
resultados encontrados são apresentados a seguir.
Analise as afirmações abaixo.
I - Todas as variáveis são significativas ao nível de 5%.
II - Este modelo de regressão determina a equação:
, o que significa que, paracada aumento de um grau Celsius, o consumo de sorvete
aumenta em 0,3 litros se o preço permanece constante
e o consumo de sorvete decresce 4,7 litros para
cada aumento de 1 real no preço do sorvete, mantendose
inalterada a temperatura.
III - Para uma temperatura de 39°C e para o preço de
R$ 2,00, o consumo previsto de sorvete é de 24,8 litros.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmação(ões):
I, apenas.
II, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III.
Qual das afirmações abaixo faz referência correta ao modelo de regressão linear simples?
Toda regressão apresenta heterocedasticidade.
Se a variância é constante, os dados são homocedásticos.
O intercepto representa a inclinação da reta de regressão.
Os erros do modelo não são aleatórios, com esperança igual a 1.
A constante sempre positiva.
{TITLE}
{CONTENT}
{TITLE}
Aguarde, enviando solicitação...