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ID 12001 Estatística Regressão Linear CEBRASPE 2024

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A equação y = mx + b , com m = 2,09 e b = 0,257, foi obtida na calibração de um método para a determinação cromatográfica de isoctano em misturas de hidrocarbonetos. Nessa equação, o eixo x apresenta valores de concentração de isoctano, em porcentagem molar, e o eixo y , a área sob o pico cromatográfico, em uma unidade arbitrária.

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o item subsecutivo, a respeito de fundamentos de estatística. No método dos mínimos quadrados, os valores calculados de x i , y i , x i 2 , y i 2 , x i y i e seus respectivos somatórios devem ser arredondados para três algarismos significativos antes de se calcular os demais parâmetros da regressão linear.

A Certo

B Errado

ID 87246 Estatística Regressão Linear IBFC 2023

As variáveis número de horas de treinamento preventivo e número de acidentes de trabalho foram analisadas e forneceram a seguinte equação de regressão linear: Y previsto = 8,5 – 0,006X. Esta equação permite afirmar que:

A independentemente do número de acidentes, a quantidade de horas de treinamento preventivo deve ser 8,5

B a cada acidente ocorrido, deve-se diminuir o número de horas de treinamento preventivo em 0,006 hora

C a cada hora a mais de programa de treinamento preventivo, deve-se esperar um aumento de 0,006 acidente

D a cada hora a mais de programa de treinamento preventivo, deve-se esperar uma diminuição de 0,006 acidente

E a cada acidente ocorrido, deve-se aumentar o número de horas de treinamento preventivo em 0,006 hora

ID 125634 Estatística Regressão Linear Cebraspe 2021

A tabela a seguir apresenta uma amostra aleatória simples formada por 5 pares de valores (Xᵢ, Yᵢ), em que i = 1,2, ...,5, Xᵢ é uma variável explicativa e Yᵢ é uma variável dependente.
Considere o modelo de regressão linear simples na forma Yᵢ = bXᵢ + eᵢ, no qual eᵢ representa um erro aleatório normal com média zero e variância σ² e b é o coeficiente do modelo. Com base nos dados da tabela e nas informações apresentadas, é correto afirmar que o valor da estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente b é igual a

A 0,75.

B 0,9.

C 1,2.

D 1,35.

E 1,45.