PUC_MINAS_Atividade Objetiva 02_ 08 Técnicas Estatísticas de Predição_ Teoria e Aplicações (2019)

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30/11/2021 23:37 Atividade Objetiva 02: 08. Técnicas Estatísticas de Predição: Teoria e Aplicações (2019)
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Atividade Objetiva 02
Entrega Sem prazo Pontos 10 Perguntas 5 Limite de tempo Nenhum
Tentativas permitidas Sem limite
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 3 Menos de 1 minuto 10 de 10
MAIS RECENTE Tentativa 3 Menos de 1 minuto 10 de 10
Tentativa 2 10 minutos 8 de 10
Tentativa 1 6 minutos 4 de 10
 As respostas corretas estão ocultas.
Pontuação desta tentativa: 10 de 10
Enviado 30 nov em 23:37
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2 / 2 ptsPergunta 1
A equação a seguir representa o ajuste do modelo de regressão entre volume
de vendas (em mil reais) e o número de comercias:
Volume de vendas (1000 reais) = 36,15 + 4,950 Nº de comerciais
A previsão do volume de vendas para 8 comerciais é:
Marque a resposta correta
 75750 reais 
 4950 reais 
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 36150 reais 
 40000 reais 
2 / 2 ptsPergunta 2
Uma pesquisadora educacional estava interessada no efeito do desempenho
acadêmico no Ensino Médio sobre o desempenho acadêmico na
universidade. Ela consultou os históricos de 12 estudantes formados na
universidade, que haviam estudado na mesma escola de Ensino Médio, para
determinar sua média de notas no ensino médio e sua média de notas na
universidade. O ajuste obtido entre as duas variáveis foi é dado pela saída do
pacote R -Statístics:
Residuals:
 Min 1Q Median 3Q Max
-0.41351 -0.19772 -0.11750 0.00974 0.76509
Coefficients:
 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept) 0.2911 0.6613 0.440 0.6691 
Notas_EM 0.7861 0.2040 3.853 0.0032 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.3992 on 10 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5975, Adjusted R-squared: 0.5572
F-statistic: 14.84 on 1 and 10 DF, p-value: 0.003197
O comando utilizado nesta análise foi : 
Obs.: Os dados de notas no ensino médio estão em Notas_EM e os dados de
notas na universidade estão em Notas_U.
Marque a resposta correta
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 Ajuste <- lm(Notas_U ~ Notas_EM) summary(Ajuste)
 Ajuste <- log(Notas_U ~ Notas_EM) Ajuste
 Ajuste <- lm(Notas_EM ~ Notas_U) summary(Ajuste)
 Ajuste <- lg(Notas_EM ~ Notas_U) Ajuste
2 / 2 ptsPergunta 3
Considere o resultado da tabela de análise de variância para uma regressão
de uma variável Y versus X1, apresentado a seguir:
Analysis of Variance
Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value
Regression 1 490,05 490,05 51,62 0,000
X1 1 490,05 490,05 51,62 0,000
Error 8 75,95 9,494
Total 9 566,00
De acordo com a tabela podemos dizer que o coeficiente de determinação é
igual a: 
Marque a resposta correta
 0,8658 
 0,5162 
 0,000 
 0,4900 
2 / 2 ptsPergunta 4
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O gráfico a seguir representa a dispersão do preço anunciado versus preço
de venda para uma amostra de 40 imóveis
De acordo com gráfico podemos supor que a relação entre as variáveis é:
Marque a resposta correta
 linear e positiva 
 linear e negativa 
 não linear e positiva 
 não linear e negativa 
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2 / 2 ptsPergunta 5
Ao ajustar um modelo de regressão simples entre o preço de vendas de
imóveis em mil reais e a área útil em m , encontramos as seguintes
estimações dos coeficientes
Coeficientes
Termo Coef SE Coef T-Value P-Value 
Constante 133,9 26,5 5,06 0,000 
Área_Útil 11,75 1,42 8,26 0,000 
De acordo com o resultado podemos dizer que:
Marque a resposta correta
2
 
A cada unidade de aumento em m2 de área útil, aumenta em 11,75 mil reais o
valor do imóvel.
 Apenas a constante é significativa 
 A inclinação da reta de regressão é igual a 133,9. 
 O intercepto é igual a 11,75 
Pontuação do teste: 10 de 10