Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade ( x 1 ) e os anos de estudo ( x 2 ) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.
variáveis relativas aos candidatos de direita
variáveis relativas aos candidatos de esquerda
∑ i = 1 2 7 y i = 9 . 6 8 7
∑ i = 1 2 7 x 1 i = 1 . 3 5 1
∑ i = 1 2 7 x 2 i = 3 8 5
∑ i = 1 2 7 x 1 i 2 = 6 7 . 6 6 5
∑ i = 1 2 7 x 2 i 2 = 5 . 8 2 3
∑ i = 1 2 7 x 1 i y i = 4 8 4 . 8 5 4
∑ i = 1 2 7 x 2 i y i = 1 3 8 . 7 7 2
Var( y ) = 50
Var( x 1 ) = 0,97
Var( x 2 ) = 12,81
Cov( x 1 , y ) = 0,35
Cov( x 2 , y ) = 25
∑ i = 1 2 7 y i = 3 . 1 5 3
∑ i = 1 2 7 x 1 i = 6 9 6
∑ i = 1 2 7 x 2 i = 2 4 4
∑ i = 1 2 7 x 1 i 2 = 1 7 . 9 6 7
∑ i = 1 2 7 x 2 i 2 = 2 . 5 1 6
∑ i = 1 2 7 x 1 i y i = 8 1 . 2 7 2
∑ i = 1 2 7 x 2 i y i = 2 8 . 8 0 5
Var( y ) = 13
Var( x 1 ) = 1,2
Var( x 2 ) = 12
Cov( x 1 , y ) = 0,72
Cov( x 2 , y ) = 12
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
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No ajuste de uma reta de regressão linear simples pelo método dos mínimos quadrados de uma variável Y em uma variável X , o coeficiente de determinação observado foi igual a 0,0625.
Texto associado
Se as variáveis x 1 e x 2 fossem incluídas simultaneamente no modelo utilizado para explicar a quantidade de votos em candidatos de direita, então o erro teria 24 graus de liberdade.
Assinale a alternativa correta.
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:
Texto associado
As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (não vistos ou fora da amostra). Dentre as métricas mais conhecidas, estão a matriz de confusão, precisão, recall , pontuação, especificidade e a curva de características operacionais do receptor (ROC).
Acerca das características específicas dessas métricas, julgue os próximos itens.
Acerca das características específicas dessas métricas, julgue os próximos itens.
As curvas ROC a seguir mostram a taxa de especificidade (verdadeiros positivos) versus a taxa de sensibilidade (falsos positivos) do modelo adotado; a linha tracejada é a linha de base da métrica de avaliação e define uma adivinhação aleatória.
Texto associado
A tabela de análise de variância a seguir se refere a um modelo de regressão linear simples na forma y = a x + b + ∈ , na qual ∈ ∼ N ( 0 , σ 2 ) . Os resultados da tabela foram obtidos com base em uma amostra aleatória simples de n pares de observações independentes ( x , y ) .
fonte de variação
graus de liberdade
soma de quadrados
regressão
1
82
resíduos
8
8
total
9
90
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
fonte de variação
graus de liberdade
soma de quadrados
regressão
1
82
resíduos
8
8
total
9
90
Com base nessas informações, julgue os itens subsequentes.
Se as médias amostrais das variáveis x e y forem iguais a zero, então o estimador de mínimos quadrados ordinários de b será igual a zero.
Texto associado
número de coeficientes no modelo
R 2 ajustado
C p de Mallows
BIC
1
0,6
3.200
₋700
4
0,9
220
₋1.760
8
0,92
17
₋1.920
10
0,92
13
₋1.915
12
0,92
16
₋1.905
Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue os itens subsequentes, acerca de modelos de regressão linear.
R 2 ajustado
C p de Mallows
BIC
1
0,6
3.200
₋700
4
0,9
220
₋1.760
8
0,92
17
₋1.920
10
0,92
13
₋1.915
12
0,92
16
₋1.905
Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue os itens subsequentes, acerca de modelos de regressão linear.
O melhor modelo candidato apontado pelo critério BIC possui 8 coeficientes.
Texto associado
Considere um modelo de regressão linear simples na forma Y = aX + b + ε , em que ε representa o erro aleatório com média zero e desvio padrão σ, e a variável regressora X é binária. A média amostral e o desvio padrão amostral da variável explicativa Y foram, respectivamente, iguais a 10 e 4. Já para a variável regressora X , encontra-se a distribuição de frequências absolutas mostrada no quadro a seguir. Finalmente, sabe-se que a correlação linear entre Y e X é igual a 0,9.
X
frequência absoluta
0
55
1
45
total
100
Com base nessas informações, com respeito à reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados ordinários, julgue os itens subsequentes.
X
frequência absoluta
0
55
1
45
total
100
Com base nessas informações, com respeito à reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados ordinários, julgue os itens subsequentes.
