ESTATÍSTICA ECONÔMICA (INTRODUÇÃO À ECONOMETRIA) - QUESTIONÁRIO UNIDADE III

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ESTATÍSTICA ECONÔMICA/ INTRODUÇÃO À ECONOMETRIA 6830-60_58702_R_E1_20232 CONTEÚDO
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ESTATÍSTICA ECONÔMICA/ INTRODUÇÃO À ECONOMETRIA 
QUESTIONÁRIO UNIDADE III
09/08/23 20:27
09/08/23 20:29
Completada
4 em 4 pontos  
1 minuto
Resultados exibidos Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas respondidas
incorretamente
Pergunta 1
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Interprete o valor dos seguintes números índices de preços (registrados em relação ao ano
anterior): a) 102,34, b) 92,35, c) 84,56, d) 123,57, e) 156,00. Indique qual deles teve a maior redução
e qual foi esse valor?
Item c) e redução de 15,44%
Item c) e redução de 84,56%
Item e)  e redução de 156,00%
Item b) e redução de 92,35%
Item d) e redução de 23,57%
Item c) e redução de 15,44%
Resposta: E
Comentário: Basta subtrair 100 do valor do índice para identi�car a variação:
a) Aumento de 2,34% b) Redução de 7,65% c) Redução de 15,44% d) Aumento
de 23,57% e) Aumento de 56%.
Pergunta 2
ANO 2009 2010 2011 2012 2013
VALOR IMPORTADO
(milhões de R$) 50 40 35 48 51
Qual o Índice Relativo para 2013 na tabela abaixo, considerando o ano de 2010 como base?
UNIP EAD BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNO TUTORIAISCONTEÚDOS ACADÊMICOS
0,4 em 0,4 pontos
0,4 em 0,4 pontos
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https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_47_1
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Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
127,5
87,5
102,0
120,0
127,5
128,0
ANO 2009 2010 2011 2012 2013
VALOR
IMPORTADO
(milhões de
R$)
50 40 35 48 51
VALOR
IMPORTADO
(milhões de
R$)
Base (2010 =
100)
(50/40)
*100=
125,0
(40/40)
*100=
100,0
(35/40)
*100=
87,5
(48/40)
*100=
120,0
(51/40)
*100=
127,5
Resposta: D
Comentário:
Pergunta 3
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
ITEM
2012 2013
P 2012 Q 2012 P 2013 Q 2013
A 36 3 37 5
B 25 6 21 8
C 11 9 19 11
Indique a alternativa que apresenta os índices de preços de Laspeyres, Paasche e Fischer para os
dados a seguir.
(Ano-base 2012)
114,29; 112,18; 113,23.
112,18; 114,29; 113,23.
114,29; 112,18; 113,23.
114,29; 137,75; 125,47.
140,34; 137,75; 139,03.
137,75; 140,34; 139,03.
ITE
M
2012 2013 LASPEYRES PAASCHE
P
201
2
Q
201
2
P
201
3
Q
201
3
P 2013
Q 2012
P 2012
Q 2012
P 2013
Q 2013
P 2012
Q 2013
A 36 3 37 5 111 108 185 180
B 25 6 21 8 126 150 168 200
C 11 9 19 11 171 99 209 121
          408 357 562 501
Resposta: B
Comentário:
0,4 em 0,4 pontos
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Pergunta 4
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
ANO Faturamento(R$)
Índice de preços
(1990=100)
1991 190.000,00 141,6
1992 225.000,00 281,3
1993 398.000,00 342,7
1994 475.000,00 390,3
Em períodos anteriores, quando as taxas de in�ação eram bastante elevadas, uma determinada
empresa apresentou os seguintes faturamentos:
Qual foi o menor faturamento dessa empresa, em valores reais, e o ano em que ocorreu?
79.985,78; 1992
190.000,00; 1991
269.040,00; 1991
79.040,00; 1991
79.985,78; 1992
79.040,00; 1992
1991 190.000,00 / 141,6 * 100 = 134.180,79
1992 225.000,00 / 281,3 * 100 = 79.985,78
1993 398.000,00 / 342,7 * 100 = 116.136,56
1994 475.000,00 / 390,3 * 100 = 121.701,26
Resposta: D
Comentário:
Pergunta 5
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
O salário de um empregado, em janeiro de 2014, era de R$ 3.500,00. Se o índice de preços nesse
mesmo mês, em relação a dezembro de 2013 era de 102,18, qual é o salário real desse empregado
em janeiro de 2014?
R$ 3.425,33
R$ 3.423,70
0,4 em 0,4 pontos
0,4 em 0,4 pontos
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b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da resposta:
R$ 3.425,33
R$ 3.472,07
R$ 3.500,00
R$ 3.576,30
Resposta: B
Comentário:
De�acionando o valor:
Pergunta 6
Resposta
Selecionada:
b.
Respostas: a.
b.
c.
d.
e.
Comentário da
resposta:
Em um modelo de regressão linear simples, a inclinação da reta de regressão:
Quando multiplicado pela variável explicativa, obtemos o valor
predito/estimado de Y.
Indica qual o percentual de aumento observado em Y, dado um aumento de
1% no valor de X.
Quando multiplicado pela variável explicativa, obtemos o valor
predito/estimado de Y.
Indica o crescimento em unidades observado em Y, dado o aumento de uma
unidade em X.
Um modelo de regressão linear dá respostas exatas; assim, para um
determinado valor de x da variável X, espera-se, em média, que 
.
Ao interpretar um coe�ciente de correlação, deve ter-se presente que um
valor elevado de R signi�ca que X seja causa de Y ou Y seja causa de X.
Resposta: B
Comentário: A linha de regressão amostral (de um Modelo de Regressão
Linear Simples) estimada pelo Método dos Mínimos Quadrados é
representada pela equação a seguir:
A inclinação da reta é o próprio valor de b (coe�ciente angular da reta) que, ao
ser multiplicado pelo valor da variável independente X, (variável explicativa)
obtemos o valor estimado de Y.
0,4 em 0,4 pontos
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Pergunta 7
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
Altura (m) 1,80 1,65 1,60 1,78 1,70 1,65
Peso (kg) 80 50 55 85 65 60
Extraiu-se uma amostra de 06 pessoas conforme tabela a seguir. De forma geral, quanto maior a
altura, maior o peso do indivíduo e a relação entre peso e altura pode ser calculada. Qual é o valor
do erro padrão da estimativa ?
5,82
135,29
22,55
5,82
4,75
2,18
Altura,
X
Peso,
Y
1,80 80,00 82,71 7,33
1,65 50,00 58,21 67,45
1,60 55,00 50,05 24,52
1,78 85,00 79,44 30,90
1,70 65,00 66,38 1,90
1,65 60,00 58,21 3,19
10,18 395,00 135,29
Resposta: C
Comentário:
O erro padrão da estimativa : quando um valor de é previsto a partir de
um valor de , a previsão é uma estimativa pontual. Pretendemos, agora, calcular
uma estimativa intervalar para um valor previsto . Primeiramente, devemos
calcular o erro padrão da estimativa , que é o desvio padrão dos valores de ,
observados em torno do valor previsto para um dado valor de . O erro
padrão da estimativa é dado por:
Em que é o número de pares ordenados no conjunto de dados.
Usando , o erro padrão da estimativa é:
Temos como erro padrão da estimativa 5,82. Isso signi�ca que o desvio padrãodo
peso para uma altura especí�ca é de cerca de 5,82 kg.
0,4 em 0,4 pontos
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Pergunta 8
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Y 79,4 80,5 81,0 82,6 82,8 83,9
X 1 2 3 4 5 6
Considere um experimento em que se analisa a octanagem da gasolina (Y) em função da adição de
um aditivo (X). Para isso, foram realizados ensaios com os percentuais de 1, 2, 3, 4, 5 e 6% de
aditivo. Os resultados estão apresentados na tabela a seguir:
Qual é o Coe�ciente de Determinação (R 2)?
0,9750
0,9650
0,9700
0,9750
0,9800
0,9850
Resposta: C
Comentário: 
Calcula-se primeiro os modelos (equação da reta ajustada)
 
A reta de regressão: 
Calcula-se os parâmetros   como segue:
Substituindo os valores de X na equação acima, obtemos os valores estimados
de Y apresentados na tabela abaixo (representados na 3ª coluna):
Calculando o Coe�ciente de Determinação (R2):
Teremos uma relação de quanto o modelo de regressão está sendo útil para
explicar toda a variabilidade que aparece em cada uma das observações (é a
porcentagem da variância total de   que é explicada pela variável  ).
0,4 em 0,4 pontos
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Sabemos que o coe�ciente de correlação ( ) elevado ao quadrado é o
coe�ciente de determinação  ). Para um número �xo n de observações,
quanto melhor for o ajuste dos dados, tanto maior será o valor de  . Portanto, 
 pode ser vista como uma medida descritiva da qualidade do ajuste obtido.
Pergunta 9
Resposta
Selecionada:
a.
Respostas: a.
b.
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
(ESAF, Auditor Fiscal da Previdência Social, 2002) Para o modelo de regressão linear
, onde y é a variável resposta, X a variável independente, α e β são
parâmetros desconhecidos e ε é uma componente de erro aleatória com média zero. Assinale a
opção que corresponde à interpretação do parâmetro α.
É o valor predito de y, dado que X = 0, desde que esse valor de X seja
compatível com o conjunto de observações da variável exógena.
É o valor predito de y, dado que X = 0, desde que esse valor de X seja
compatível com o conjunto de observações da variável exógena.
Mede a variação esperada em y por unidade de variação na variável exógena.
É o valor esperado de y, quando se padroniza a variável exógena.
Mede a variação da reta de regressão.
Mede o coe�ciente angular da reta de regressão.
Resposta: A
Comentário:
O valor de α é o intercepto da equação de regressão linear 
, isto é, quando a reta ajustada toca (corta) o eixo Y. Considerando o valor de
zero à variável X (X=0) e aplicando ao modelo de regressão linear, temos:
 que é o valor predito de Y.
Pergunta 10
(Fundação Carlos Chagas/Analista do Banco Central do Brasil, Área 4, 2005). Uma empresa, com a �nalidade de
determinar a relação entre os gastos anuais em pesquisa e desenvolvimento (X), em milhares de reais e o
acréscimo anual de vendas (Y), também em milhares de reais, optou por utilizar o modelo linear simples
, em que é o acréscimo nas vendas no ano , é o valor gasto em pesquisa e
desenvolvimento no ano , e o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão
linear simples ( e são parâmetros desconhecidos).
Considerou para o estudo as seguintes informações referentes às observações nos últimos 10 anos da
empresa:
0,4 em 0,4 pontos
0,4 em 0,4 pontos
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Resposta
Selecionada:
c. 
Respostas: a. 
b.
c. 
d. 
e.
Comentário
da
resposta:
 
Montando o quadro de análise de variância, tem-se que:
O valor do correspondente coe�ciente de determinação (R2) é igual a 90%.
A variação residual apresenta um valor igual a 100.
O valor da estatística F necessária para o teste de existência da regressão é igual a 9.
O valor do correspondente coe�ciente de determinação (R2) é igual a 90%.
A variação total apresenta um valor igual a 550.
A variação explicada, fonte de variação devido à regressão, apresenta um valor igual a
500.
Resposta: C
Comentário:
Fonte: livro-texto.
Utilizando as fórmulas a seguir, completamos a tabela:
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Sexta-feira, 11 de Agosto de 2023 13h35min02s GMT-03:00 ← OK