Atividade Objetiva 02_ 09 - Modelos Estatísticos (2020)

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Atividade Objetiva 02
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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 
 36150 reais 
https://pucminas.instructure.com/courses/24703/quizzes/54572/history?version=1
https://pucminas.instructure.com/courses/24703/quizzes/54572/take?user_id=88673
 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
 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
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 
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