Questões de Concurso sobre Propriedades Assintóticas

Com relação aos índices de Laspeyres, Paasche e Fischer pode-se afi rmar que o número-índice de:

Ajustando a reta de regressão linear em relação as variáveis X e Y pelo método dos mínimos quadrados, sendo que o coeficiente angular da reta é igual a 0,058, a média da variável Y é igual a 70 e a média da variável X é igual a 300, encontramos:

Com respeito ao modelo de regressão linear simples, assinale a opção correta.

A variação explicada pelo modelo de regressão apresenta o valor de

Em 1997, as taxas de mortalidade infantil e analfabetismo eram as que são dadas na tabela seguinte:

Assim, pode-se concluir que

Uma reta, y = a + bx, foi ajustada no gráfico dos pares de dados (x, y). Para estimar os parâmetros a e b usou-se a técnica de minimizar a soma dos erros quadráticos. Se resultar desta minimização uma soma de erros quadráticos nula, então o(s)

Considere que as variáveis X e Y foram categorizadas em intervalos de classes. Nessa situação, não é possível usar o coeficiente de correlação de Pearson para estimar a correlação linear entre X e Y.

Comparando-se os jornais A e B, os anunciantes que atuam em municípios de baixa renda per capita devem escolher o jornal A para publicar seus anúncios e propagandas.

Em um modelo de regressão linear múltipla envolvendo a variável dependente e 4 variáveis explicativas, obtiveram-se as estimativas dos respectivos parâmetros utilizando o método dos mínimos quadrados. O número de observações para a dedução da correspondente equação foi de 20. Construindo o quadro de análise de variância, com o objetivo de testar a existência da regressão, tem-se para utilização da estatística F de Snedecor os graus de liberdade no numerador e no denominador com, respectivamente,

Considerando o quadro de análise de variância, é correto afirmar que

Com base na equação da reta, obtida pelo método dos mínimos quadrados, obtém-se que, para 2011, a previsão da quantidade de passagens emitidas, em milhões de unidades, é igual a

Um dos problemas mais comuns em estudos de regressão diz respeito à utilização dos chamados outliers. Algum ou alguns dados muito discrepantes em relação ao conjunto das observações podem tornar imprópria a aplicação do método de regressão. Uma forma de evitar tal problema é desconsiderar essas observações inusuais.

Para resolver as questões de números 41 e 42 considere uma amostra aleatória com 10 pares de observações (X_i, Y_i), i = 1, 2, . . ., 10. O objetivo é descrever Y como função linear de X por meio do modelo Y_i = α + βX_i + ∈_i, sendo i a i-ésima observação, α e β são parâmetros desconhecidos e ∈i o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples. Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se a e b, que são as estimativas de α e β, respectivamente. Verificou-se que a reta determinada pela função Y = a + bX passa pelos pontos (1, 8 ) e (4 , 2).

Se o valor da média das observações Y_i é igual a 4,4; então, a média das observações X_i é