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Em um modelo de regressão linear simples, foi observado que y= 2+2x + ∈ , em que y representa a variável dependente, cujo desvio padrão amostral é igual a 6, e x denota a variável regressora, cuja média e desvio padrão amostrais são, respectivamente, iguais a 5 e 2,4. O termo ∈ representa o erro aleatório com média zero e variância 4.
A partir das informações apresentadas na situação hipotética precedente, considerando que esse modelo foi obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue os seguintes itens.
Considerando que os coeficientes do modelo são estimativas obtidas pelo método de mínimos quadrados ordinários, a variância de y é igual a 4.
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Um perito analisou uma amostra aleatória simples de valores declarados como despesas mensais referentes a certo tipo de assessoria técnica. Esses valores, em milhares de reais, foram coletados por meio de notas fiscais e tratados como realizações de uma distribuição normal.
A partir da situação hipotética e com base na figura precedente, que mostra o diagrama de caixa (boxplot), julgue os itens a seguir.
Pelo menos metade da amostra encontra-se no intervalo entre R$ 36,5 mil e R$ 43,5 mil.
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Um perito analisou uma amostra aleatória simples de valores declarados como despesas mensais referentes a certo tipo de assessoria técnica. Esses valores, em milhares de reais, foram coletados por meio de notas fiscais e tratados como realizações de uma distribuição normal.
A partir da situação hipotética e com base na figura precedente, que mostra o diagrama de caixa (boxplot), julgue os itens a seguir.
Se os extremos mínimo e máximo dessa amostra fossem substituídos, respectivamente, por R$ 27 mil e R$ 53 mil, esses novos valores seriam considerados pontos exteriores do diagrama de caixa.
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Um perito analisou uma amostra aleatória simples de valores declarados como despesas mensais referentes a certo tipo de assessoria técnica. Esses valores, em milhares de reais, foram coletados por meio de notas fiscais e tratados como realizações de uma distribuição normal.
A partir da situação hipotética e com base na figura precedente, que mostra o diagrama de caixa (boxplot), julgue os itens a seguir.
A amplitude interquartil é igual a R$ 20 mil.
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Um perito analisou uma amostra aleatória simples de valores declarados como despesas mensais referentes a certo tipo de assessoria técnica. Esses valores, em milhares de reais, foram coletados por meio de notas fiscais e tratados como realizações de uma distribuição normal.
A partir da situação hipotética e com base na figura precedente, que mostra o diagrama de caixa (boxplot), julgue os itens a seguir.
O valor de R$ 40 mil pode ser considerado como uma estimativa da média populacional.
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Um perito analisou uma amostra aleatória simples de valores declarados como despesas mensais referentes a certo tipo de assessoria técnica. Esses valores, em milhares de reais, foram coletados por meio de notas fiscais e tratados como realizações de uma distribuição normal.
A partir da situação hipotética e com base na figura precedente, que mostra o diagrama de caixa (boxplot), julgue os itens a seguir.
O desvio padrão amostral é igual ou inferior a R$ 10 mil.
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Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente.
A PCA pode ser usada para prever novas observações a partir de componentes principais.
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Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente.
Os testes paramétricos são sempre mais adequados que os testes não paramétricos, independentemente da distribuição dos dados e do tamanho da amostra.
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Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente.
A PCA transforma variáveis correlacionadas em componentes principais não correlacionados, preservando a máxima variabilidade dos dados.
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A respeito de modelos de regressão e testes estatísticos utilizados na análise multivariada, julgue o item que se segue.
A regressão logística pode ser usada para prever variáveis dependentes contínuas.
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