Grátis: Existem duas formas de se verificar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão aos dados disponíveis para sua elaboração. Uma delas é a anális...

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Existem duas formas de se verificar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão aos dados disponíveis para sua elaboração. Uma delas é a análise dos resíduos do modelo que consistem nos erros cometidos na previsão de cada um dos valores estudados. Sobre a análise de resíduos, assinale a alternativa falsa:

Os resíduos padronizados precisam tem valor esperado nulo.
Os resíduos precisam ser aleatoriamente distribuídos, isso significa que sua distribuição possui um padrão.
Para se realizar um estudo de regressão linear simples é necessário um número mínimo de três dados observados.
O gráfico de resíduos padronizado pode ser usado para verificar a hipótese de normalidade na distribuição dos resíduos.
Os resíduos precisam ser não auto correlacionados, ou seja, o resíduo de uma observação não tem relação com o resíduo da observação seguinte.
Os resíduos padronizados precisam tem valor esperado nulo.
Os resíduos precisam ser aleatoriamente distribuídos, isso significa que sua distribuição possui um padrão.
Para se realizar um estudo de regressão linear simples é necessário um número mínimo de três dados observados.
O gráfico de resíduos padronizado pode ser usado para verificar a hipótese de normalidade na distribuição dos resíduos.
Os resíduos precisam ser não auto correlacionados, ou seja, o resíduo de uma observação não tem relação com o resíduo da observação seguinte.

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7 pág.

Avaliacao On-Line 4 (AOL 4) - Questionario - Topicos Integradores III

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há 2 anos

A alternativa falsa é: "Para se realizar um estudo de regressão linear simples é necessário um número mínimo de três dados observados". Na verdade, para se realizar um estudo de regressão linear simples é necessário um número mínimo de duas variáveis observadas.

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Um administrador de uma grande sorveteria anotou por um longo período de tempo a temperatura média diária, em ºC (X), e o volume de vendas diárias de sorvete, em kg (Y). Com os dados, estabeleceu uma equação de regressão, resultando em: y = 0,75 + 2,15x, com R2 = 0,80. Qual o incremento nas vendas quando se aumenta em 1° a temperatura média diária?

2,90 kg.
1,5 kg.
2,15 kg.
1,4 kg.
– 1,4 kg.

Usando os dados da tabela abaixo, qual o valor do coeficiente de correlação entre as variáveis massa e consumo de combustível?

r = - 0,9765.
r = 0,8647.
r = 0,9585.
r = - 0,7645.
r = - 8413.

Em um processo produtivo para produção de azulejos é verificada a necessidade de se estudar a relação entre o tempo de cozimento das peças e o grau de empeno (desvio) que essas apresentam. Ao se coletar e analisar uma amostra com vinte peças, o coeficiente de correlação encontrado entre as variáveis foi r = 0,9234. Dado esse valor do coeficiente de correlação, assinale a alternativa verdadeira:

Pode-se concluir que a correlação entre as variáveis é fraca.
Não existem conclusões a serem feitas apenas com esse dado.
Pode-se concluir que a correlação entre as variáveis é forte.
Não é possível desenvolver um modelo de regressão linear entre essas variáveis.
Essas variáveis possuem uma correlação negativa.

Observando os dados da tabela, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?

y = 2,95 – 39,67x
y = 39,67 + 2,95x
y = - 2,95 – 39,67x
y = 2,95 + 39,67x
y = - 39,67 + 2,95x

Dados o tempo de serviço de 10 funcionários de uma companhia de seguros e o número de clientes que cada um possui, calcule o valor do coeficiente de correlação entre essas variáveis:

r = 0.
r = 0,5673.
r = - 0,4389.
r = - 0,9086.
r = 0,8768.

Observando os dados abaixo, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?

y = 1,1865 – 1,7x
y = 1,7 + 1,1865x
y = 1,1865 + 1,7x
y = - 1,1865 – 1,7x
y = - 1,7 + 1,1865x

Depois de feito um estudo de análise de regressão linear simples entre as variáveis, montou-se a tabela de análise de variância a seguir. Sobre os resultados dessa tabela, assinale a alternativa falsa:

O quadrado médio do resíduo é obtido pela divisão entre a soma dos quadrados do resíduo e o seu número de graus de liberdade.
A soma dos quadrados totais é de 89,6.
O quadrado médio da regressão é 82,31.
A estatística F indica que o modelo não é relevante.
O número de graus de liberdade da regressão é 1, pois apenas uma variável é tratada no modelo.
O quadrado médio do resíduo é obtido pela divisão entre a soma dos quadrados do resíduo e o seu número de graus de liberdade.
A soma dos quadrados totais é de 89,6.
O quadrado médio da regressão é 82,31.
A estatística F indica que o modelo não é relevante.
O número de graus de liberdade da regressão é 1, pois apenas uma variável é tratada no modelo.

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Usando os dados da tabela abaixo, qual o valor do coeficiente de correlação entre as variáveis massa e consumo de combustível?

r = - 0,9765.
r = 0,8647.
r = 0,9585.
r = - 0,7645.
r = - 8413.

Observando os dados da tabela, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?

y = 2,95 – 39,67x
y = 39,67 + 2,95x
y = - 2,95 – 39,67x
y = 2,95 + 39,67x
y = - 39,67 + 2,95x

Dados o tempo de serviço de 10 funcionários de uma companhia de seguros e o número de clientes que cada um possui, calcule o valor do coeficiente de correlação entre essas variáveis:

r = 0.
r = 0,5673.
r = - 0,4389.
r = - 0,9086.
r = 0,8768.

Observando os dados abaixo, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?

y = 1,1865 – 1,7x
y = 1,7 + 1,1865x
y = 1,1865 + 1,7x
y = - 1,1865 – 1,7x
y = - 1,7 + 1,1865x

Qual o valor do coeficiente de determinação dessas variáveis?

R2 = 0,8563.
R2 = 0,4235.
R2 = 0,8543.
R2 = - 0,5689.
R2 = 0,9867.

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Usando os dados da tabela abaixo, qual o valor do coeficiente de correlação entre as variáveis massa e consumo de combustível?r = - 0,9765.r = 0,8647.r = 0,9585.r = - 0,7645.r = - 8413.

Observando os dados da tabela, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?y = 2,95 – 39,67xy = 39,67 + 2,95xy = - 2,95 – 39,67xy = 2,95 + 39,67xy = - 39,67 + 2,95x

Dados o tempo de serviço de 10 funcionários de uma companhia de seguros e o número de clientes que cada um possui, calcule o valor do coeficiente de correlação entre essas variáveis:r = 0.r = 0,5673.r = - 0,4389.r = - 0,9086.r = 0,8768.

Observando os dados abaixo, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?y = 1,1865 – 1,7xy = 1,7 + 1,1865xy = 1,1865 + 1,7xy = - 1,1865 – 1,7xy = - 1,7 + 1,1865x

Qual o valor do coeficiente de determinação dessas variáveis?R2 = 0,8563.R2 = 0,4235.R2 = 0,8543.R2 = - 0,5689.R2 = 0,9867.

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Usando os dados da tabela abaixo, qual o valor do coeficiente de correlação entre as variáveis massa e consumo de combustível?

r = - 0,9765.
r = 0,8647.
r = 0,9585.
r = - 0,7645.
r = - 8413.

Observando os dados da tabela, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?

y = 2,95 – 39,67x
y = 39,67 + 2,95x
y = - 2,95 – 39,67x
y = 2,95 + 39,67x
y = - 39,67 + 2,95x

Dados o tempo de serviço de 10 funcionários de uma companhia de seguros e o número de clientes que cada um possui, calcule o valor do coeficiente de correlação entre essas variáveis:

r = 0.
r = 0,5673.
r = - 0,4389.
r = - 0,9086.
r = 0,8768.

Observando os dados abaixo, qual a reta de regressão pode ser usada para estabelecer um modelo de regressão linear usando o método dos mínimos quadrados?

y = 1,1865 – 1,7x
y = 1,7 + 1,1865x
y = 1,1865 + 1,7x
y = - 1,1865 – 1,7x
y = - 1,7 + 1,1865x

Qual o valor do coeficiente de determinação dessas variáveis?

R2 = 0,8563.
R2 = 0,4235.
R2 = 0,8543.
R2 = - 0,5689.
R2 = 0,9867.