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A reta de regressão linear simples é determinada pelos coeficientes angular (b) e linear (a).
Assinale a alternativa que descreve corretamente a função do coeficiente angular (b).
A) Representa o ponto onde a reta intercepta o eixo Y.
B) Indica a inclinação da reta de regressão.
C) Determina a variabilidade dos dados em torno da média.
D) É sempre igual a zero.
E) Representa a média dos valores de Y.

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Vamos analisar as alternativas sobre o coeficiente angular (b) da reta de regressão linear simples: A) Representa o ponto onde a reta intercepta o eixo Y. — Isso é função do coeficiente linear (a), não do angular. B) Indica a inclinação da reta de regressão. — Correto. O coeficiente angular (b) indica a inclinação da reta, ou seja, a variação esperada em Y para cada unidade de variação em X. C) Determina a variabilidade dos dados em torno da média. — Isso está relacionado à variância ou ao erro, não ao coeficiente angular. D) É sempre igual a zero. — Incorreto, o coeficiente angular pode assumir vários valores. E) Representa a média dos valores de Y. — Incorreto, a média de Y não é o coeficiente angular. Portanto, a alternativa correta é: B) Indica a inclinação da reta de regressão.

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Em uma fábrica de automóveis, o controle de qualidade monitora o tempo de produção de cada veículo (em horas) e o número de defeitos encontrados na inspeção final. Ao analisar os dados de três modelos diferentes, obtiveram-se os seguintes pares ordenados: (1, 2), (2, 4) e (3, 6). O gerente da fábrica deseja encontrar a equação da reta que melhor se ajusta a esses dados, permitindo prever o número de defeitos esperados para diferentes tempos de produção.
De acordo com os pontos fornecidos, assinale a alternativa que apresenta corretamente a equação da reta de ajuste linear.
A) y = 2x
B) y = 2x - 1
C) y = 2x + 1
D) y = 3x - 1
E) y = x + 1

Um grupo de pesquisadores desenvolveu um modelo de regressão linear simples para estimar o resultado de uma avaliação acadêmica com base no tempo de estudo semanal (x, em horas). A fórmula proposta foi ŷ = 2,5x + 10.
Sabendo que um estudante dedicou 6 horas de estudo em uma semana, assinale a alternativa correta sobre o seu desempenho previsto (ŷ):
A) ŷ = 26
B) ŷ = 24
C) ŷ = 22
D) ŷ = 28
E) ŷ = 25

A análise estatística é uma ferramenta essencial em diversos campos do conhecimento.
Assinale a alternativa que descreve corretamente como a análise estatística ajuda a fazer inferências sobre uma população maior a partir de dados amostrais.
A) A análise estatística utiliza modelos probabilísticos para estimar características da população maior com base em amostras.
B) A análise estatística depende exclusivamente da coleta de dados completos da população para fazer inferências precisas.
C) A análise estatística é aplicada para prever comportamentos individuais específicos sem usar dados de amostras.
D) A análise estatística usa métodos descritivos que organizam os dados coletados, mas não fazem inferências.
E) A análise estatística se concentra em descrever detalhadamente cada dado coletado, sem generalizar para a população maior.

Um grupo de professores universitários desenvolveu um modelo de regressão linear múltipla para prever a nota final dos alunos com base no tempo de estudo semanal (x₁), na nota em uma disciplina pré-requisito (x₂) e no número de faltas (x₃). A equação estimada foi: Nota final = 10 + 1,7 x₁ + 0,5 x₂ - 2,3 x₃ + 0,02 (x₁ · x₂) - 0,1 x₃².
Com base nesse modelo, qual seria a nota final estimada de um aluno que estuda 12 horas semanais (x₁ = 12), obteve 78 na disciplina pré-requisito (x₂ = 78) e teve 5 faltas ao longo do semestre (x₃ = 5)?
A) 80,6
B) 85,0
C) 79,8
D) 84,4
E) 82,2

Considere as asserções: I. O modelo de regressão linear simples só deve ser utilizado para fins preditivos quando a inclinação estimada indicar uma variação significativa na resposta, PORQUE II. a ausência de significância na inclinação implica que os valores da variável explicativa não ajudam a reduzir a incerteza associada à variável resposta.
Assinale a alternativa correta sobre as asserções apresentadas.
A) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
B) As asserções I e II são falsas.
C) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
D) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
E) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.

Ao estudar a relação entre a quantidade de horas de estudo e as notas obtidas em uma prova, um professor de estatística calculou o coeficiente de correlação (r) entre essas duas variáveis, encontrando o valor r = 0,85.
De acordo com o valor encontrado, entende-se corretamente que esse número significa:
A) a distância média dos pontos à reta de ajuste
B) a probabilidade de que a relação entre as variáveis seja linear
C) a inclinação da reta de ajuste
D) a força e a direção da relação linear entre duas variáveis
E) a variância dos dados

Durante a análise estatística de um processo de controle de qualidade, foram coletados dados para ajuste de um modelo de regressão linear simples com n = 10 observações. A soma dos quadrados dos resíduos obtida foi SQE = 21,6.
Calcule a variância estimada dos resíduos (s²) e o desvio padrão dos resíduos (s), considerando a perda correta de graus de liberdade.
A) s² = 2,70 e s = 1,64
B) s² = 2,16 e s = 1,47
C) s² = 3,10 e s = 1,76
D) s² = 2,40 e s = 1,55
E) s² = 2,16 e s = 1,64

Considerando um modelo de regressão linear simples ajustado com n = 8 pares de observações, obteve-se a soma dos quadrados dos resíduos igual a SQE = 12,4.
Identifique a alternativa que calcula corretamente o valor da variância estimada (s²).
A) s² = 12,4 / 8 = 1,55
B) s² = 12,4 / 7 = 1,77
C) s² = 12,4 / 5 = 2,48
D) s² = 12,4 / 6 = 2,07
E) s² = 12,4 / 10 = 1,24

O coeficiente de determinação R² é uma métrica utilizada na análise de regressão para avaliar o quanto um modelo consegue explicar a variação dos dados.
Qual das opções a seguir expressa corretamente o conceito e o cálculo do R²?
A) R² = SQR / SQT = 1 - (SQE / SQT)
B) R² = SQE / SQT
C) R² = SQT / SQR
D) R² = SQR - SQE
E) R² = √SQR