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Questões de concursos de Estatística

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FC100185 · Estatística

A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo de regressão linear simples escrito como y = a+bx+ϵ, cujos coeficientes foram estimados pelo método da máxima verossimilhança, com ϵ ∼ N(0,σ2). Os erros em torno da reta esperada são

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100186 · Estatística

A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo de regressão linear simples escrito como y = a+bx+ϵ, cujos coeficientes foram estimados pelo método da máxima verossimilhança, com ϵ ∼ N(0,σ2). Os erros em torno da reta esperada são

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100187 · Estatística

A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo de regressão linear simples escrito como y = a+bx+ϵ, cujos coeficientes foram estimados pelo método da máxima verossimilhança, com ϵ ∼ N(0,σ2). Os erros em torno da reta esperada são

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100188 · Estatística

A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo de regressão linear simples escrito como y = a+bx+ϵ, cujos coeficientes foram estimados pelo método da máxima verossimilhança, com ϵ ∼ N(0,σ2). Os erros em torno da reta esperada são

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100189 · Estatística

A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo de regressão linear simples escrito como y = a+bx+ϵ, cujos coeficientes foram estimados pelo método da máxima verossimilhança, com ϵ ∼ N(0,σ2). Os erros em torno da reta esperada são

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100190 · Estatística

Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento. Consi

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100191 · Estatística

Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento. Consi

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100192 · Estatística

Um estudo sobre o transporte de determinada carga pela modalidade rodoviária considerou um modelo de regressão linear múltipla sob a forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ∈, no qual y representa a quantidade mensal de toneladas transportada de um po

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100193 · Estatística

Considere duas variáveis aleatórias contínuas, X e Y, tais que P(X> 0) = 1, P (X≤1) = 1/10, P (X ≤1|Y > 1) = 3/10, Var(X) = Var(Y) = 1, e Cov(X, Y) = 0. Com base nessas informações, julgue o item a seguir. X e Y são independentes.

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100194 · Estatística

A tabela de análise de variância a seguir se refere a um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b+ ∈, na qual ∈∼ N(0,σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base em uma amostra aleatória simples n de pares de observaçõe

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100195 · Estatística

A tabela de análise de variância a seguir se refere a um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b+ ∈, na qual ∈∼ N(0,σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base em uma amostra aleatória simples n de pares de observaçõe

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100196 · Estatística

A tabela de análise de variância a seguir se refere a um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b+ ∈, na qual ∈∼ N(0,σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base em uma amostra aleatória simples n de pares de observaçõe

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100197 · Estatística

A tabela de análise de variância a seguir se refere a um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b+ ∈, na qual ∈∼ N(0,σ2). Os resultados da tabela foram obtidos com base em uma amostra aleatória simples n de pares de observaçõe

CEBRASPE (CESPE) · 2021

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FC100198 · Estatística

Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separ

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100199 · Estatística

Considere um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y representa o vetor de respostas, X denota a matriz de dados, é o vetor de coeficientes e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuíd

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100200 · Estatística

Considere um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y representa o vetor de respostas, X denota a matriz de dados, é o vetor de coeficientes e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuíd

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100201 · Estatística

Considere um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y representa o vetor de respostas, X denota a matriz de dados, é o vetor de coeficientes e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuíd

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100202 · Estatística

Considere um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y representa o vetor de respostas, X denota a matriz de dados, é o vetor de coeficientes e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuíd

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100203 · Estatística

Um modelo de regressão linear entre uma variável aleatória (dependente) e uma variável não aleatória X (independente) é definido por Y = β0 +β1 X+ε, em que ε, denominado erro aleatório, é uma variável aleatória independente de X com média E

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100204 · Estatística

A tabela de análise de variância precedente diz respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear na forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ∈ em que β0, β1 e β2 denotam os coeficientes do modelo e ε se refere a um erro aleatório normal com média ze

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100205 · Estatística

Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separ

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100206 · Estatística

Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear. O melhor modelo candidato apontado pelo critério BIC possui 8 coeficientes.

CEBRASPE (CESPE) · 2022

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FC100207 · Estatística

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. Considere que o índice de calor (I) em determinado local depende da temperatura T (em graus

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100208 · Estatística

A tabela de análise de variância precedente diz respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear na forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ∈ em que β0, β1 e β2 denotam os coeficientes do modelo e ε se refere a um erro aleatório normal com média ze

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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