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O método mais usado para ajustar uma linha reta a um conjunto de pontos é conhecido como técnica da regressão linear. Aplicando-se a equação polinomial do primeiro grau com a técnica da regressão linear num caso em que uma empresa deseja saber o preço de venda de automóveis usados, cujas variáveis são o preço do automóvel (Y, em R$) e a quilometragem que ele já rodou (x, em 1.000 km), obteve-se a equação: Y = 24.346 − 155,48x
Com base nessas informações, pode-se afirmar que o preço de um automóvel que possua 30.000 quilômetros rodados tenha seu valor avaliado, em reais, é:
a. Maior que 22.000 e menor que 23.000.
b. Maior que 23.000.
c. Menor que 20.000.
d. Maior que 20.000 e menor que 21.000.
e. Maior que 21.000 e menor que 22.000.

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Ed

há 3 horas

Vamos calcular o preço do automóvel com 30.000 km rodados usando a equação dada: Y = 24.346 − 155,48x Onde: x = 30 (pois a quilometragem está em milhares de km) Substituindo: Y = 24.346 − 155,48 × 30 Y = 24.346 − 4.664,4 Y = 19.681,6 Portanto, o preço estimado é aproximadamente R$ 19.681,60. Analisando as alternativas, o valor é menor que 20.000. Resposta correta: c) Menor que 20.000.

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Em uma amostra aleatória de 50 chips, foi observada a vida útil e a respectiva temperatura média do ambiente de sua utilização, encontrando-se r = –0,85. A partir dessas informações, analise as sentenças apresentadas a seguir e assinale a alternativa correta.
I - Não existe relação entre vida útil do chip e ambiente de trabalho, pois o coeficiente de correlação linear de Pearson não foi igual a 1,00.
II - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho, indicando que em temperaturas muito elevadas nenhum chip terá uma vida útil longa.
III - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho, indicando tendência de uma vida útil curta para chips utilizados em ambientes com temperaturas baixas.
IV - Existe relação linear, negativa e forte entre vida útil do chip e temperatura média do ambiente de trabalho, indicando tendência de uma vida útil curta para chips utilizados em ambientes com temperaturas altas.
a. Apenas a sentença IV está correta.
b. As sentenças I e III estão corretas.
c. As sentenças III e IV estão corretas.
d. As sentenças I e II estão corretas.
e. Apenas a sentença III está correta.

O coeficiente de correlação de Pearson para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,8213. Nessas condições, é correto afirmar que as duas variáveis estudadas: a. Mantêm dependência significativa. b. Mantêm baixa dependência significativa. c. Não mantêm dependência. d. Não mantêm correlação linear. e. Mantêm correlação negativa.