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Analise de Regressao II

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<div class="ql-editor">Esse gráfico foi elaborado pensando que uma empresa deseja saber quanto de explicação a variável Lucro atribui ao modelo. Assim, no eixo x, tem-se o lucro, e no eixo y, os gastos com horas-extras, sendo a equação da reta  y = 0,4853X + 8,9328 com R = 0,947   Com base nessas informações e nos conteúdos estudados, assinale a alternativa correta.  a.Existe uma relação linear positiva entre lucro e gastos com horas-extras, com coeficiente de explicação de 90%; assim, quanto maior for o lucro, maior serão os gastos com horas-extras. b.Existe uma relação linear positiva entre lucro e gastos com horas-extras, com coeficiente de explicação de 49%; assim, quanto menor for o lucro, maior serão os gastos com horas-extras. c.Existe uma relação não linear positiva entre lucro e gastos com horas-extras, com coeficiente de explicação de 8,9%; assim, quanto maior for o lucro, pouco pode-se dizer sobre os gastos com horas-extras. d.Existe uma relação não linear negativa entre lucro e gastos com horas-extras, com coeficiente de explicação de 90%; assim, quanto maior for o lucro, maior serão os gastos com horas-extras. e.Existe uma relação linear negativa entre lucro e gastos com horas-extras, com baixo coeficiente de explicação de 0,48%; assim, quanto menor for o lucro, menor serão os gastos com horas-extras. </div>

Postgraduate

ATAME Pós-Graduação

Teomalia Barbosa

Exatas

Estatística / Ciências Atuariais

Exam

A3 N3 - ANÁLISE DE REGRESSÃO UNIVARIADA

Ciências Sociais

Economia

Economia I

Econometria

Graduate

Universidade Potiguar

Éberson Costa

regressao_atividades 2 e 4

Ciências Exatas

Matemática

Probabilidade e Estatísticas

Probabilidade e Estatística

Estatisticas

Estatística I

Universidade Anhembi Morumbi

TÉO SANDRINI GARCIA

Biológicas / Saúde

Ecologia

Modelos de Regressão Linear

A disciplina de Modelos de Regressão Linear é uma área da estatística que estuda a relação entre duas ou mais variáveis quantitativas. Durante as aulas, os alunos aprendem a construir modelos matemáticos que descrevem a relação entre as variáveis, bem como a interpretar os resultados obtidos. A disciplina é importante para profissionais que trabalham com análise de dados, como estatísticos, economistas, engenheiros, cientistas de dados, entre outros. O conhecimento em Modelos de Regressão Linear é fundamental para a tomada de decisões baseadas em dados e para a compreensão de fenômenos complexos que envolvem múltiplas variáveis.

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