Foram encontradas 55 questões.
Ajustou-se um modelo de regressão linear simples a 42 dados. O coeficiente de determinação foi 0,75 e
!$ \sum_{i=1}^{42} {(Y_i - \overline Y)^2 =12.000} !$.
A variância residual é
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Ao utilizar um modelo de regressão linear para a avaliação de um imóvel urbano, um engenheiro de avaliações obteve uma equação cujo coeficiente de correlação equivale a 0,9. Os valores de p (p-valor) para a estatística t de cada variável são superiores a 0,05, valor adotado para o nível de confiabilidade do teste t. Supondo-se que a equação obtida tenha atendido aos pressupostos básicos e aos demais critérios de análise e testes de significância, pode-se afirmar que o poder de explicação do modelo equivale a
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Quaisquer que sejam os modelos utilizados para inferir o comportamento do mercado e formação de valores, eles devem ter seus pressupostos devidamente explicitados e testados.
No caso de utilização de modelos de regressão linear, deve-se verificar a
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Em certa localidade, o consumo das famílias apresentou os seguintes resultados entre os anos t − 1 e t :
I - o valor corrente entre o ano t e o ano t − 1 variou 5%;
II - o índice de quantidade de Paasche entre os dois anos foi 125.
O índice de preço de Laspeyres no período considerado foi
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Considere as informações abaixo para responder à questão.
Aplicou-se o modelo de regressão linear múltipla: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + ε a um conjunto de 60 cidades litorâneas, com a finalidade de prever os níveis anuais de chuva. As variáveis independentes são: altitude X1 (em pés), latitude X2 (em graus) e distância da cidade à costa atlântica X3 (em unidades de distância).
A seguir, os resultados parciais da regressão.
Estatística de regressão | |
Coeficiente de correlação Coeficiente de determinação Coeficiente de determinação ajustada Erro padrão |
P 0,60 0,58 10,69 |
ANOVA
Fontes de variação | Grau de liberdade |
Soma dos quadrados |
Média dos quadrados |
F | p-valor |
Regressão | Q | 3,42E−11 | |||
Resíduo | 114 | ||||
Total |
Coeficientes | Erro padrão | Estatística t | |
Constante | (102,36) | 19,900 | −5,14 |
Variável X1 | 0,005 | 0,003 | 1,50 |
Variável X2 | 3,29 | 0,516 | 6,37 |
Variável X3 | R | 0,020 | −5,77 |
Com base nos resultados apresentados, pode-se afirmar que
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Considere as informações abaixo para responder à questão.
Aplicou-se o modelo de regressão linear múltipla: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + ε a um conjunto de 60 cidades litorâneas, com a finalidade de prever os níveis anuais de chuva. As variáveis independentes são: altitude X1 (em pés), latitude X2 (em graus) e distância da cidade à costa atlântica X3 (em unidades de distância).
A seguir, os resultados parciais da regressão.
Estatística de regressão | |
Coeficiente de correlação Coeficiente de determinação Coeficiente de determinação ajustada Erro padrão |
P 0,60 0,58 10,69 |
ANOVA
Fontes de variação | Grau de liberdade |
Soma dos quadrados |
Média dos quadrados |
F | p-valor |
Regressão | Q | 3,42E−11 | |||
Resíduo | 114 | ||||
Total |
Coeficientes | Erro padrão | Estatística t | |
Constante | (102,36) | 19,900 | −5,14 |
Variável X1 | 0,005 | 0,003 | 1,50 |
Variável X2 | 3,29 | 0,516 | 6,37 |
Variável X3 | R | 0,020 | −5,77 |
Os valores de P, Q e R são respectiva e aproximadamente iguais a
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Qual dos cones a seguir pode ser montado juntando-se os raios do setor de 252° com raio 10, como mostrado na figura acima?
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Uma circunferência corta os eixos do sistema cartesiano nos quatro pontos distintos (−2,0), (6,0), (0,−3) e (0,p). A ordenada p é igual a
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O ponto (−4, 5) é girado em torno da origem do plano cartesiano em 270° no sentido trigonométrico até atingir o ponto B. Em seguida, o ponto B é refletido em relação à reta y = x resultando em um ponto C.
Quais as coordenadas do ponto C?
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Sejam F e G funções reais definidas em domínios convenientes, de modo que existam números reais y1 e y2 tais que
!$ F(X) = y_1= \log {1\over x} !$ e
!$ \mathrm{G(x)\,=y_2\,=\,x^3} !$
Com as devidas restrições, a saber, !$ y_2 \ne 0 !$, podemos calcular F(y2) e, nesse caso, encontraremos
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