Questões sobre Regressão

Utilizando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, tem-se que, caso haja um gasto anual com propaganda de 80 mil reais, a previsão do lucro bruto anual, em mil reais, será de

• A. 84
• B. 102,5
• C. 121
• D. 128,4
• E. 158

Montando o quadro de análise de variância, tem-se que

• A. a variação explicada, fonte de variação devido à regressão, apresenta um valor igual a 80.
• B. dividindo a variação residual pela variação total, obtemos o correspondente coeficiente de determinação (R₂).
• C. o valor da estatística F necessária para o teste da existência da regressão é igual ao quociente da divisão da variação explicada pela variação residual.
• D. a variação residual apresenta um valor igual a 17,5.
• E. a variação total apresenta um valor igual a 62,5.

Instruções: Considere as seguintes informações para resolver as questões de números 26 e 27.

• A.
• B.
• C.
• D.
• E.

Utilizando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados, obteve-se, para um determinado gasto em pesquisa e desenvolvimento, uma previsão de acréscimo nas vendas no valor de 19 mil reais. O valor que se considerou para o gasto em pesquisa e desenvolvimento, em mil reais, foi

• A. 14,0
• B. 13,75
• C. 13,0
• D. 12,4
• E. 12,0

Com o objetivo de estimar-se o modelo Y = α + �� X, foi retirada uma amostra com cinco pares de observações (X,Y), obtendo-se os seguintes resultados:

• A.

  Y = – 2 – 2X

• B.

  Y = 2 – 2X

• C.

  Y = 2X

• D.

  Y = 2 + 2X

• E.

  Y = – 2 + 2X

Suponha que não exista associação linear entre duas variáveis X e Y e que um número de observações suficientemente grande de pares (X,Y) esteja disponível para o estudo da regressão linear de Y em X. Assinale a opção que corresponde, nesse caso, aproximadamente, ao quadrado médio do erro.

• A. 0.
• B. Quadrado do coeficiente de correlação amostral entre X e Y.
• C. Quadrado médio da regressão.
• D. 1.
• E. Variância das observações do atributo Y.

Sobre as hipóteses do modelo de regressão linear simples, especifi cado por y_t = b₁ + b₂x_t + e_t , é verdadeiro afi rmar que:

• A. o estimador de mínimos quadrados de b1 é 1 = y – 2x, onde 2 é o estimador de mínimos quadrados de b2.
• B. a expectância do termo estocástico ( et ) é igual à média esperada da variável dependente.
• C. para que o estimador de mínimos quadrados seja não tendencioso, a variância de et deve ser variável ao longo da amostra.
• D. para que o estimador de mínimos quadrados seja não tendencioso, a covariância do termo estocástico em dois momentos do tempo (isto é, cov( et , et–i )) deve ser não-nula.

• A.

  y = 1,33 + 3,56x

• B.

  y = 2,25 + 1,32x

• C.

  y = 6,97 + 3,56x

• D.

  y = 35,32 + 10,9x

• E.

  y = 254,56 + 13,3x

A análise atuarial de um plano de saúde é subsidiada por dados históricos que representam os perfis etário, de utilização, de renda e de morbidez da população de usuários vinculados ao plano. Diante da importância da base de dados, o atuário faz uso de várias técnicas de análise da consistência dos dados, bem como de estimativa do comportamento futuro das variáveis aleatórias que influenciam na situação de solvência do plano de saúde. Algumas técnicas de análise exploratória e de inferência podem ser usadas nessa situação. Nesse contexto, julgue os itens que se seguem.

O modelo de regressão linear simples é recomendado quando se observa uma associação linear entre as variáveis aleatórias analisadas. Esse modelo pode ser utilizado para o estudo da associação entre diversas variáveis simultaneamente.

• C. Certo
• E. Errado

A análise atuarial de um plano de saúde é subsidiada por dados históricos que representam os perfis etário, de utilização, de renda e de morbidez da população de usuários vinculados ao plano. Diante da importância da base de dados, o atuário faz uso de várias técnicas de análise da consistência dos dados, bem como de estimativa do comportamento futuro das variáveis aleatórias que influenciam na situação de solvência do plano de saúde. Algumas técnicas de análise exploratória e de inferência podem ser usadas nessa situação. Nesse contexto, julgue os itens que se seguem.

A regressão linear múltipla é recomendada nos casos em que a associação entre as variáveis dependentes é do tipo linear.

• C. Certo
• E. Errado