Questões de Concurso sobre Regressão Não Linear

 
 
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Durante a limpeza de uma base de dados socioeconômicos, detectou-se que cerca de 5% dos respondentes não informaram sua idade. A equipe decidiu realizar a imputação desses dados ausentes utilizando a regressão linear, estimando a idade com base em outras variáveis presentes (como escolaridade, renda e situação conjugal). Uma desvantagem técnica conhecida dessa abordagem de imputação é que ela


A

exclui compulsoriamente os registros incompletos, reduzindo o tamanho da amostra.


B

substitui todos os valores nulos por uma constante única, zerando a variância.


C

pode introduzir um excesso de multicolinearidade e subestimar a variância real da variável.


D

é aplicável apenas a variáveis qualitativas nominais, falhando em dados numéricos contínuos.


E

exige a repetição integral da coleta de dados de campo para os indivíduos afetados.

Considerando que a figura a seguir apresente o diagrama de dispersão entre o tamanho populacional da região (em milhões de habitantes) e a população carcerária correspondente (em mil pessoas), então é correto afirmar que a população carcerária tende a crescer linearmente à medida que a população da região aumenta.

Imagem associada para resolução da questão


C
Certo

E
Errado

A seguinte figura ilustra o diagrama de dispersão das grandezas X e Y:

..

Imagem associada para resolução da questão

..

Qual método de regressão deve ser utilizado para as Grandezas X e Y?


A

Linear.


B

Não linear com curva de ajuste logarítmica.


C

Não linear com curva de ajuste hiperbólica.


D

Não linear com curva de ajuste trigonométrica.


E

Não linear com curva de ajuste exponencial.

Sobre os modelos de análise de dados discretos é correto afirmar que


A

no modelo probit, as variações das probabilidades são iguais para todos os níveis dos regressores.


B

a diferença entre os modelos probit e logit é que o primeiro segue uma distribuição de Poisson padronizada, enquanto o segundo uma logística padronizada.


C

o modelo probabilístico linear, apesar do nome, não é linear nos regressores e, portanto, não pode ser estimado por mínimos quadrados ordinários.


D

o modelo probit não é linear. Sua distribuição de probabilidade (chamada probit) está relacionada com a distribuição de probabilidade normal padronizada.

 
 
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