Lista completa de Questões sobre Regressão para resolução totalmente grátis. Selecione os assuntos no filtro de questões e comece a resolver exercícios.
No que se refere aos estimadores dos parâmetros dos modelos de regressão, julgue os itens seguintes.
No que se refere aos estimadores dos parâmetros dos modelos de regressão, julgue os itens seguintes.
Se a inclinação da reta de regressão com relação ao eixo das abscissas for igual a 45º, então, para cada unidade acrescentada na variável independente (X), ocorre um acréscimo de duas unidades na variável dependente (Y).
No que se refere aos estimadores dos parâmetros dos modelos de regressão, julgue os itens seguintes.
No que se refere aos estimadores dos parâmetros dos modelos de regressão, julgue os itens seguintes.
Julgue o item abaixo acerca dos parâmetros dos modelos de regressão.
Considere que, para um modelo de regressão linear, um vetor x* de variáveis independentes tenha sido observado com o objetivo de se predizer a resposta. Considere, ainda, que um leverage seja igual a 0,45, que o quadrado médio do resíduo seja 120 e que o percentil de ordem 97,5% da distribuição t-Student correspondente seja 2,04. Nesse caso, a amplitude do intervalo de predição é superior a 360.
A respeito dos modelos de análise de variância, julgue os itens subsequentes.
Em um modelo de análise de variância (ANOVA) para um fator fixo com três níveis, o valor absoluto do efeito de um dos níveis é igual ao valor absoluto da soma dos efeitos dos demais níveis.
A respeito dos modelos de análise de variância, julgue os itens subsequentes.
Considere que, em um modelo de análise de variância (ANOVA) com um fator fixo em quatro níveis, ajustado em uma amostra de tamanho 25, tenha sido observada uma estatística F igual a 3,5. Nesse caso, se a soma de quadrados totais (SQT) for igual a 31,5, então a soma de quadrados associada ao fator é igual a quatro vezes o valor da soma de quadrados do resíduo.
Julgue os itens a seguir, referentes à análise dos resíduos e da qualidade de ajuste dos modelos de regressão.
Considere que um pesquisador, ao ajustar um modelo de regressão de Y explicado pelas variáveis X1 e X2, tenha observado que, no gráfico dos resíduos do modelo de Y explicado por X2 contra os resíduos de X1 explicado por X2, havia uma relação quadrática. Nesse caso, o diagnóstico indica que a relação entre a variável resposta Y e X2 é quadrática.
Julgue os itens a seguir, referentes à análise dos resíduos e da qualidade de ajuste dos modelos de regressão.
Considere que um modelo de regressão com intercepto e três variáveis regressoras tenha sido ajustado com base em uma amostra de tamanho 32 e que a análise da qualidade do ajuste não tenha detectado valor outlier nas variáveis independentes. Nessa situação, o menor valor do resíduo padronizado deletado que define observações influentes na amostra é
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