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O gráfico abaixo demonstra a evolução da receita tributária anual no estado de São Paulo desde 1999, com os valores arrecadados em bilhões de reais.

Para estimar a receita tributária em um determinado ano com base no comportamento sugerido pelo gráfico, adotou-se o modelo Yt=α + βt + εt; t=1, 2, 3 ... sendo Yt =In (RTt) é a receita tributária no ano (1998+t) em bilhões de reais e ln o logaritmo neperiano (ln e = 1) α e β são parâmetros desconhecidos e εt o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para o modelo de regressão linear simples. Utilizando o método dos mínimos quadrados, com base nas observações de 1999 a 2008, obteve-se para a estimativa de β o valor de 0,12, sabendo-se que:

A previsão da receita tributária para 2009, em bilhões de reais, em função da equação obtida pelo método dos mínimos quadrados é igual a:

Sejam X, Y e Z três variáveis com correlações de Pearson expressas pela matriz abaixo:

Pode-se, então, afirmar que:

O coeficiente de determinação de um modelo de regressão linear serve como uma importante ferramenta para avaliar o grau de ajustamento do modelo aos dados.

A respeito desse coeficiente, assinale a afirmativa incorreta.

Utilizando uma análise de regressão linear simples, um pesquisador obteve um ajuste Y = a1X + b1 e um coeficiente de determinação . Um segundo pesquisador analisou os mesmos dados, mas antes aplicou a cada observação de Y a transformação Y'= 10Y + 100, obtendo um outro ajuste Y’ = a2X + b2, com um coeficiente de determinação .

Considere as afirmativas abaixo, relativas à comparação entre os valores obtidos nas duas análises:


Assinale:

X

Considere os dois modelos de regressão linear simples:

Yi = ß0 ß1 Xi + µi e Zi = a0 + a1 Wi + vi, onde µi e vi são as variáveis residuais e a0, a1, ß0, ß1, os respectivos parâmetros. O segundo modelo se diferencia do primeiro por suas variáveis Zi e Wi apresentarem escalas diferentes de Yi e Xi . (Zi = aYi e Wi = bXi, com a e b constantes positivas).

Das afirmativas abaixo:

I. Os estimadores de mínimos quadrados (ordinários) a0 e a1 são iguais aos de ß0 e ß1.
II. A variância estimada de vi é a2 vezes a variância estimada de µi.
III. Os coeficientes de determinação dos dois modelos são iguais.

É correto afirmar que: