Foram encontradas 119 questões.
| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
A amostra é composta por 100 pessoas em cargoscomissionados.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
O modelo possui ajuste superior a 15%.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
Assim como o método de máxima verossimilhança, o método de mínimos quadrados ordinários depende da hipótese de normalidade dos resíduos para estimação dos parâmetros.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
A variância de Y é maior que 100.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
A hipótese de normalidade exigida pelo modelo pode ser verificada a partir do gráfico dos resíduos, apesar de ser importante fazer um teste estatístico para tal fim.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo | 900 | ||||
| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
Para estimar os parâmetros do modelo, o estimador de máxima verossimilhança fornece os mesmos resultados do estimador de mínimos quadrados ordinários, inclusive a mesma variância.
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| fonte de variação | grau de liberdade | soma de quadrados | quadrados médios | F | Pr > F |
| Modelo |
900
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| Erro | 98 | ||||
| Total | 90 |
Considerando um modelo de regressão linear simples, para averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X — dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito, foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativo à análise de regressão e amostragem.
O valor da estatística t de Student para a variável tempo de trabalho é menor que 4.
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A respeito de uma amostra de tamanho n = 10, com os valores amostrados {0,10, 0,06, 0,10, 0,12, 0,08, 0,10, 0,05, 0,15, 0,14, 0,11}, extraídos de determinada população, julgue o item seguinte.
Considere que x1 represente o primeiro valor amostrado — x1 = 0,10 —, que x2 represente o segundo valor amostrado — x2 = 0,06 —, e assim por diante. Nesse caso, apesar de a estimativa !$ \widehat{ \mu} = \large {x_1 +x_{10} \over 2} !$ ser muito próxima da estimativa !$ \overline{x} =\large { (x_1 + x_2 + ... +x_{10}) \over 10} !$, esta última, por ser uma estimativa suficiente, é preferível em relação àquela.
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Considerando que uma amostra aleatória simples !$ X_1, \, X_2, \, \cdots, \, X_n !$ tenha sido retirada de uma população exponencial com média igual a 5, julgue o próximo item, relativo à média amostral !$ \overline{X} = \large {X_1 + X_2 + ...+ X_n \over n} !$
A estatística !$ n\overline{X} !$ segue distribuição gama.
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Considerando que uma amostra aleatória simples !$ X_1, \, X_2, \, \cdots, \, X_n !$ tenha sido retirada de uma população exponencial com média igual a 5, julgue o próximo item, relativo à média amostral !$ \overline{X} = \large {X_1 + X_2 + ...+ X_n \over n} !$
De acordo com a lei fraca dos grandes números, a média amostral !$ \overline{X} !$converge em probabilidade para 5.
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