Questões de Concurso

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Q2462943 Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 


Considere que {(x1,y1),(x2,y2), ..., (xn,yn) } seja um conjunto de dados que pode ser modelado pelo modelo de regressão linear simples Y = β01X2 + ε, com ε∼N(0,σ²). Nesse caso, se Imagem associada para resolução da questão é o resíduo para os coeficientes estimados Imagem associada para resolução da questão  , então Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q2462942 Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 


Para o modelo de regressão linear simples Imagem associada para resolução da questão, em que Imagem associada para resolução da questão, é uma variável aleatória independente de Imagem associada para resolução da questão , então Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q2462941 Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. 


O processo autorregressivo Imagem associada para resolução da questão, com Imagem associada para resolução da questãode ordem 2, é estacionário.

Alternativas
Q2445342 Estatística
        A equação y = mx + b, com m = 2,09 e b = 0,257, foi obtida na calibração de um método para a determinação cromatográfica de isoctano em misturas de hidrocarbonetos. Nessa equação, o eixo x apresenta valores de concentração de isoctano, em porcentagem molar, e o eixo y, a área sob o pico cromatográfico, em uma unidade arbitrária.  

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o item subsecutivo, a respeito de fundamentos de estatística.


No método dos mínimos quadrados, os valores calculados de xi, yi, xi2 , yi2 , xiyi e seus respectivos somatórios devem ser arredondados para três algarismos significativos antes de se calcular os demais parâmetros da regressão linear.

Alternativas
Q2432554 Estatística

De acordo com Gujarati (2000), considere o seguinte modelo linear Yi 01 X1i2 X2i+…+βkkii para assinalar a alternativa CORRETA quanto à violação das hipóteses básicas do modelo de regressão linear.

Alternativas
Respostas
1: C
2: E
3: C
4: E
5: E