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Questões de concursos de Estatística para CEBRASPE (CESPE)

Leia os enunciados, as respostas e os comentários dos professores. Para estudar, usar a revisão espaçada e acompanhar seu progresso, entre na sua conta.

FC100109 · Estatística

Supondo que a covariância entre duas variáveis Y e W seja igual a 60 e que o desvio padrão de W seja igual a 5, julgue o próximo item. O coeficiente angular da reta de regressão linear simples da variável resposta Y sobre a variável regress

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100110 · Estatística

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. Nos modelos de inferência baseada em regressão linear simples, os erros são correlacionados e sua média é superior a zero.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100111 · Estatística

Mediante a aplicação do critério de mínimos quadrados ordinários, um analista deseja ajustar um modelo de regressão linear simples na forma y = a + bx + ε, com variância V, em que y representa a variável dependente, x é a variável regressor

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100112 · Estatística

Mediante a aplicação do critério de mínimos quadrados ordinários, um analista deseja ajustar um modelo de regressão linear simples na forma y = a + bx + ε, com variância V, em que y representa a variável dependente, x é a variável regressor

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100113 · Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. A homoscedasticidade é condição necessária para que um modelo de regressão linear seja não viesado.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100114 · Estatística

Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais. Para o modelo de regressão linear simples Y = β +β X+ε, em que ε ∼ N(0,σ2) é uma variável aleatória independente de x, se Y ′ = β0 +β1 X então E[(Y −EY)2] = E[(Y′ −EY)

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100115 · 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 = β0 +β1X2 + ε, com ε ∼ N(0,

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100116 · 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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FC100117 · 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

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FC100118 · 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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FC100119 · Estatística

Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yi = β0 + β1xj + εj, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientesdo modelo; yi representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100120 · Estatística

Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yi = β0 + β1xj + εj, j é um índice que varia de 1 a 81; β0 e β1 são os coeficientesdo modelo; yi representa a variável resposta; xj denota a variável regressora; ∈j é o erro

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100121 · Estatística

Considerando um modelo de regressão linear simples na forma = −10+3xN, em que N denote o número de mãos por cacho produzido por um tipo de bananeira e represente a massa do cacho ajustada pelo método de mínimos quadrados ordinários, e saben

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100122 · Estatística

Considerando um modelo de regressão linear simples na forma = −10+3xN, em que N denote o número de mãos por cacho produzido por um tipo de bananeira e represente a massa do cacho ajustada pelo método de mínimos quadrados ordinários, e saben

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100123 · Estatística

Considerando um modelo de regressão linear simples na forma = −10+3xN, em que N denote o número de mãos por cacho produzido por um tipo de bananeira e represente a massa do cacho ajustada pelo método de mínimos quadrados ordinários, e saben

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100124 · Estatística

Considerando um modelo de regressão linear simples na forma = −10+3xN, em que N denote o número de mãos por cacho produzido por um tipo de bananeira e represente a massa do cacho ajustada pelo método de mínimos quadrados ordinários, e saben

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100125 · Estatística

Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados. A equação de regressão fornece a base para determinar várias estimativas por ponto, ou seja, um intervalo de predição completo.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100126 · Estatística

Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados. Formulada a equação de regressão, pode-se utilizá-la para estimar o valor da variável dependente, dado o valor da variável independente; entretanto, a estimação deve ser fe

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100127 · Estatística

Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados. São verificadas a correlação e a regressão linear perfeitas quando todos os pontos amostrais encontram-se sobre uma reta.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100128 · Estatística

Julgue o item seguinte, a respeito do método dos mínimos quadrados. A reta de regressão de y sobre x permite estimar x para determinados valores de y.

CEBRASPE (CESPE) · 2024

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FC100129 · Estatística

Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidad

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100130 · Estatística

Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidad

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100131 · Estatística

Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidad

CEBRASPE (CESPE) · 2023

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FC100132 · 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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