PUC_MINAS_PROVA ONLINE_ 08 Técnicas Estatísticas de Predição_ Teoria e Aplicações (2019)

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01/12/2021 00:28 PROVA ONLINE: 08. Técnicas Estatísticas de Predição: Teoria e Aplicações (2019)
https://pucminas.instructure.com/courses/1760/quizzes/60820 1/8
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6 / 6 ptsPergunta 1
Considere uma série temporal com compramentos de tendência e
sazonalidade.
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O modelo automático mais indicado para essa série seria:
 Alisamento exponencial duplo 
 Média móvel 
 Alisamento exponencial simples 
 Holt Winters Correto!Correto!
6 / 6 ptsPergunta 2
De acordo com as abordagens de modelagens preditiva, se o interesse fosse
predizer taxa de desemprego em função do tempo, as duas técnicas
possíveis de indicação seriam:
 Séries Temporais e Regressão Linear Simples Correto!Correto!
 Regressão Linear Múltipla e Regressão Logística Simples 
 Séries Temporais e Regressão Logística Simples 
 Séries Temporais e Regressão Logística Múltipla 
6 / 6 ptsPergunta 3
A teoria econômica sugere que empresas que pagam melhor atraem mais
trabalhadores e salários menores, levam os funcionários a desistirem do
emprego. A saída do R abaixo é referente ao ajuste entre salário médio por
hora (Sal_m) e a taxa de rotatividades em 15 empresas (Taxa_R).
Call:
lm(formula = Taxa_R ~ Sal_m)
Residuals:
 Min 1Q Median 3Q Max
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-0.73317 -0.29648 -0.00441 0.26369 0.85840
Coefficients:
 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept) 4.86149 0.52007 9.348 3.91e-07 ***
Sal_m -0.34655 0.05866 -5.908 5.17e-05 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.4862 on 13 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7286, Adjusted R-squared: 0.7077
F-statistic: 34.9 on 1 and 13 DF, p-value: 5.171e-05
Assinale a alternativa que traz o coeficiente angular do ajuste:
 -0,35 Correto!Correto!
 4,86 
 0,71 
 0,52 
6 / 6 ptsPergunta 4
Podemos supor que a massa muscular de uma pessoa diminua com a idade.
Para estudar essa relação, uma nutricionista selecionou 18 indivíduos de
ambos os sexos com idade entre 35 e 80 anos, e observou em cada uma
delas a idade (X) e a massa muscular (Y).
O gráfico de dispersão está apresentado a seguir:
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Com base no diagrama de dispersão, é correto afirmar que:
 Não existe relação entre massa muscular e idade 
 Existe uma alta correlação positiva entre massa muscular e idade. 
 Existe uma relação positiva entre massa muscular e idade 
 
Existe uma relação inversamente proporcional entre massa muscular e a idade 
Correto!Correto!
6 / 6 ptsPergunta 5
Estamos interessados em ajustar um modelo de regressão linear simples no
pacote estatístico R
O comando a ser utilizado para este fim é:
 cor 
 lm Correto!Correto!
 ts 
 glm 
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6 / 6 ptsPergunta 6
Considere uma série temporal com apenas compramento de tendência.
O modelo automático mais indicado para essa série seria:
 Média móvel 
 Holt Winters 
 Alisamento exponencial duplo Correto!Correto!
 Alisamento exponencial simples 
6 / 6 ptsPergunta 7
A seguir estão apresentados os resultados de Análise de Variância para um
modelo linear múltiplo, para uma variável Taxa de Ocupação:
Analysis of Variance
Source DF Adj SS Adj MS F-Value 
 P-Value 
Regressão 6 10,3793 1,72989 577,58 
 0,000 
Preço 1 0,0421 0,04209 14,05 
 0,000 
Num. de avaliações 1 0,3636 0,36360 121,40 
0,000 
Dispon. anual 1 0,0042 0,00417 1,39 
 0,239 
Tipo de hospedagem 1 0,0052 0,00523 1,75 
0,188 
Grupo de vizinhança 1 0,0019 0,00186 0,62 
 0,432 
Erro 204 0,6110 0,00300 
Total 210 10,9903
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De acordo com a tabela, temos que o coeficiente de determinação é igual a:
 0,3636 
 0,9944 Correto!Correto!
 0,0421 
 0,4332 
0 / 6 ptsPergunta 8
O modelo a seguir corresponde a uma regressão linear simples entre a
variável renda familiar e gasto com alimentação (em unidades monetárias)
para uma amostra de 105 famílias.
Y= 5,380 + 0,256X
onde:
Y = gasto com alimentação (em unidades monetárias)
X = renda familiar(em unidades monetárias) 
O coeficiente de correlação é dado por: 0,945
Com relação ao modelo, é correto afirmar que:
 O percentual de variabilidade explicado pelo modelo é de 94,50% Você respondeuVocê respondeu
 O coeficiente angular é igual a 5,38 (unidades monetárias) 
 O percentual de variabilidade explicado pelo modelo é de 89,30% Resposta corretaResposta correta
 O coeficiente angular é igual a 9,45 (unidades monetárias) 
6 / 6 ptsPergunta 9
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A seguir estão apresentados os resultados de Análise de Variância para um
modelo linear múltiplo, para uma variável Taxa de Ocupação:
Analysis of Variance
Source DF Adj SS Adj MS F-Value 
 P-Value 
Regressão 6 10,3793 1,72989 577,58 
 0,000 
Preço 1 0,0421 0,04209 14,05 
 0,000 
Num. de avaliações 1 0,3636 0,36360 121,40 
0,000 
Dispon. anual1 0,0042 0,00417 1,39 
 0,239 
Tipo de hospedagem 1 0,0052 0,00523 1,75 
0,188 
Grupo de vizinhança 1 0,0019 0,00186 0,62 
 0,432 
Erro 204 0,6110 0,00300 
Total 210 10,9903
De acordo com a tabela, temos que as variáveis significativas ao nível de 5%
são:
 Preço e Grupo de Vizinhança 
 Preço e Dispon. anual 
 Preço e Num. de avaliações Correto!Correto!
 Preço e Tipo de hospedagem 
6 / 6 ptsPergunta 10
Um gerente de uma companhia de seguros selecionou uma amostra de 10
funcionários e registrou para cada um deles o tempo de serviço (em anos) e a
quantidade de clientes que cada um possui. O interesse do gerente é
estabelecer um modelo para prever a quantidade de clientes de um
funcionário com base no tempo de serviço. Os resultados do ajuste no pacote
R - Statístics foram os seguintes:
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Residuals:
 Min 1Q Median 3Q Max
-8.482 -1.648 1.566 2.566 4.518
Coefficients:
 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept) 39.6747 3.5421 11.201 3.62e-06 ***
Tempo 2.9518 0.5724 5.157 0.000867 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 4.363 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7688, Adjusted R-squared: 0.7399
F-statistic: 26.6 on 1 and 8 DF, p-value: 0.0008665
A equação do modelo de regressão obtida pela estimação de mínimos
quadrados é dada por:
 y ̂ = -0,5724 + 3,5421X 
 y ̂ = 39,6747 + 2,9518X Correto!Correto!
 y ̂ = 3,5421 - 0,5724X 
 y ̂ = 2,9518 + 39,6747X 
Pontuação do teste: 54 de 60