Questões sobre Correlação e Regressão Linear

São características necessárias para resolução de problemas de Programação Linear, exceto:

• A. Divisibilidade
• B. Certeza
• C. Proporcionalidade
• D. Aditividade
• E. Neutralidade

O intercepto do modelo linear é maior que 10.

• C. Certo
• E. Errado

Os coeficientes estimados do modelo linear seriam os mesmos, independentemente de serem estimados por mínimos quadrados ordinários ou por máxima verossimilhança.

• C. Certo
• E. Errado

Julgue os seguintes itens, relativos aos axiomas e às hipóteses que regem as preferências do consumidor. Se, na comparação entre os bens A, B e C, o bem B for pelo menos tão bom quanto o bem A, e o bem C for estritamente preferível ao bem A, então, sob convexidade, qualquer combinação linear dos bens B e C será preferível ao bem A.

• C. Certo
• E. Errado

De acordo com o Princípio de Pareto, que correlaciona à administração da qualidade e é utilizado para definir prioridades na correção de defeitos,

• A. 80% das causas insignificantes geram 40% dos efeitos.
• B. 20% das causas significantes geram 80% dos efeitos.
• C. 80% das causas significantes geram 20% dos efeitos.
• D. 20% das causas insignificantes geram 80% dos efeitos.
• E. 80% das causas insignificantes geram 80% dos efeitos.

Em um trecho de uma avenida, ao se utilizar o radar móvel em um determinado período, são verificadas em média 7 infrações diárias por excesso de velocidade. Acredita-se que esse número pode ter aumentado. Para se verificar isso, o radar foi mantido por 10 dias consecutivos e o número de infrações foi: 8, 9, 5, 7, 8, 12, 6, 9, 6, 10. Como o desvio padrão foi estimado a partir de uma pequena amostra, deve-se usar a estatística t-Student pela qual se obtém t = 1,5. Pelo nível de significância e grau de liberdade atribuídos, tem-se t tabelado = 1,8.

Com relação à média, ao desvio padrão e ao conjunto do número de infrações, a única alternativa correta é

• A. a média da amostra é 9.
• B. a média da amostra está a 1 desvio padrão da média.
• C. a média da amostra está a 2 desvios padrão da média.
• D. não há evidência do aumento nas infrações.
• E. o desvio padrão é 3.

• A.

  Como o valor do coeficiente da variável “r” é bastante superior aos demais coeficientes, essa variável é a mais relevante na explicação científica da quantidade de infectados.

• B.

  Como o valor do R-quadrado da equação de regressão é elevado, a quantidade de pessoas infectadas em um dado ano depende das variáveis estudadas.

• C.

  Apesar do coeficiente da variável “r” ser significativo ao nível de significância de 1%, a causalidade entre a quantidade de infectados e a quantidade de repelentes vendida pode ser questionada.

• D.

  Como o valor-p das variáveis “da” e “$” foram superiores a 0,7; a eliminação das mesmas da equação de regressão irá aumentar o seu R-quadrado.

• E.

  Como o valor da constante da equação de regressão é elevado, quando comparado com os valores dos coeficientes, pouco se pode fazer para a redução da quantidade de casos de dengue abaixo de tal valor.

• A.

  r = 1.

• B.

  multiplicando por 0,5 todos os valores x_i e por 0,8 todos os valores y_i, verifica-se que o novo coeficiente de correlação linear dos dois novos conjuntos é igual a 0,4r.

• C.

  é possível que r seja negativo.

• D.

  r = 0,45.

• E.

  o valor de r é positivo.

A respeito do método de correlação cruzada, assinale a alternativa correta.

• A. Pode ser aplicado para entradas discretas e saídas discretas.
• B. Mede uma relação binomial entre a variável de entrada e a variável de saída.
• C. Apresenta bons resultados, inclusive para relação fortemente não linear entre as variáveis.
• D. Pode indicar um atraso entre as variáveis.
• E. Pressupõe variáveis discretas.

Em situações práticas de pesquisa em que existe um grande número de variáveis correlacionadas, é possível aplicar uma técnica de Análise Multivariada que busca reduzir o número de variáveis sem perder muito da informação contida na matriz de covariâncias. Para isso, as variáveis originais são transformadas obtendo-se novas variáveis com propriedades ótimas de variância. Assim, a primeira nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais com máxima variância. A segunda nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais, não correlacionada com a primeira nova variável e com máxima variância. A terceira nova variável é ainda a combinação linear normalizada das variáveis originais agora não correlacionada com a primeira e a segunda novas variáveis e com máxima variância e assim por diante. Essa técnica de Análise Multivariada é denominada:

• A. Análise Discriminante.
• B. Análise Fatorial.
• C. Correlação Canônica.
• D. Análise de Componentes Principais.
• E. Distribuição Normal Multivariada.