Questões de Concurso sobre Correlação Linear

Em estudo histórico com dados na década de 70 desenvolveu-se a seguinte equação linear Y = 0,15 + 0,01^t; para avaliar a tendência e predizer o rendimento em 1980 e 1984 usando esta fórmula chegou-se ao respectivo resultado:

Durante muito tempo, o coeficiente de correlação entre a nota final num curso de treinamento de agentes de saúde e sua produtividade, após 6 meses de curso, foi 0,50. Foram introduzidas modificações no curso, com o intuito de aumentar a correlação. O coeficiente de correlação de uma amostra de 28 agentes submetidos ao novo curso foi de 0,65. Quanto ao estabelecimento das hipóteses Ho (nula) e H1 (alternativa), podemos afirmar:

Uma agência de viagem contratou um consultor em logística para avaliar a demanda e o preço de venda de seus pacotes. A função resultante deste processo estudo foi:

A Cia. X presta serviço de manutenção preventiva nos computadores que vende. Em 18 chamadas para realização de serviços de manutenção foram observados os pares (x_i , y_i) onde x_i representa o número de máquinas examinadas na chamada e y_i o tempo gasto, em horas, na visita de inspeção. A tais observações ajusta-se o modelo linear x_i, com o uso de mínimos quadrados ordinários, sob a hipótese de erros com média zero, homoscedásticos, não correlacionados e com os x_i fixos (determinísticos). Foram obtidas as seguintes estatísticas para o ajuste: . As constantes a e b são as estimativas de mínimos quadrados de, respectivamente. Assinale a opção correspondente à estimativa não-viezada da variância residual.

Assinale a opção que dá a estimativa do aumento esperado no tempo de atendimento decorrente do aumento de uma unidade no número de micros atendidos.

Um técnico de uma empresa está interessado em desenvolver um modelo de regressão linear simples com o objetivo de prever o volume de vendas Y, medido em R$ 10.000,00, em função dos gastos com propaganda X, medidos em R$ 10.000,00. Neste contexto ajusta o modelo estatístico

aos dados da tabela abaixo. Os valores da tabela resultam de uma amostra de 10 meses escolhidos ao acaso.

A equação ajustada é dada por

46,5 + 52,6 X

(4,7) (5,1)