Foram encontradas 120 questões.
| estimativa | erro padrão | p-valor | |
| intercepto | 400 | 40 | < 0,001 |
| coeficiente angular | 1 | 0,2 | < 0,001 |
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta — y — representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora — x — é a área construída do imóvel (em m2).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue o item a seguir.
O modelo ajustado foi y = x + 400, o que sugere que cada metro quadrado eleva, em média, R$ 1 mil no valor do imóvel.
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| estimativa | erro padrão | p-valor | |
| intercepto | 400 | 40 | < 0,001 |
| coeficiente angular | 1 | 0,2 | < 0,001 |
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta — y — representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora — x — é a área construída do imóvel (em m2).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue o item a seguir.
Com 95% de confiança, a estimativa intervalar para o coeficiente angular é, aproximadamente, igual a 1,0 ± 0,2.Provas
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| estimativa | erro padrão | p-valor | |
| intercepto | 400 | 40 | < 0,001 |
| coeficiente angular | 1 | 0,2 | < 0,001 |
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta — y — representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora — x — é a área construída do imóvel (em m2).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue o item a seguir.
A distribuição amostral do estimador do coeficiente angular se relaciona com uma distribuição t de Student com 498 graus de liberdade.Provas
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| estimativa | erro padrão | p-valor | |
| intercepto | 400 | 40 | < 0,001 |
| coeficiente angular | 1 | 0,2 | < 0,001 |
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta — y — representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora — x — é a área construída do imóvel (em m2).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue o item a seguir.
A razão t do teste de hipóteses !$ H_0 : \beta = 0 !$ versus !$ H_1 : \beta \ne 0 !$, em que β representa o coeficiente angular, é igual a 0,2.Provas
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| estimativa | erro padrão | p-valor | |
| intercepto | 400 | 40 | < 0,001 |
| coeficiente angular | 1 | 0,2 | < 0,001 |
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta — y — representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora — x — é a área construída do imóvel (em m2).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue o item a seguir.
Os resultados apresentados na tabela sugerem um bom ajuste, já que as estimativas dos coeficientes foram todas significativas com p-valores inferiores a 0,1%.
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| estimativa | erro padrão | p-valor | |
| intercepto | 400 | 40 | < 0,001 |
| coeficiente angular | 1 | 0,2 | < 0,001 |
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta — y — representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora — x — é a área construída do imóvel (em m2).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue o item a seguir.
A correlação entre o valor do imóvel e a área construída do imóvel é igual a 1.
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| estimativa | erro padrão | p-valor | |
| intercepto | 400 | 40 | < 0,001 |
| coeficiente angular | 1 | 0,2 | < 0,001 |
Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta — y — representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora — x — é a área construída do imóvel (em m2).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue o item a seguir.
Em relação ao teste de hipóteses !$ H_0 : a = 0 !$ versus !$ H_1 : a \ne 0 !$, em que α representa o intercepto, a hipótese nula deve ser rejeitada caso se adote o nível de significância de 1%.
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Considerando que as propriedades da estatística !$ \overline {T} = a_1 X_1 + a_2 X_2 + ... + a_n X_n !$, representa uma amostra aleatória simples de tamanho n, retirada de uma população X com média μ, e que a1, a2, ..., an, são constantes positivas tais que a1 + a2 + ... + an = 1, julgue o item que se segue.
Na situação em que X seja a distribuição de Bernoulli e as constantes, tais que a1 = a2 = ... = an, a estatística n !$ \overline {T} !$ possuirá uma propriedade que se denomina suficiência.
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Considerando que as propriedades da estatística !$ \overline {T} = a_1 X_1 + a_2 X_2 + ... + a_n X_n !$, representa uma amostra aleatória simples de tamanho n, retirada de uma população X com média μ, e que a1, a2, ..., an, são constantes positivas tais que a1 + a2 + ... + an = 1, julgue o item que se segue.
Se a1 < a2 < ... < an, então a estatística !$ \overline {T} !$ será um estimador tendencioso da média populacional μ.Provas
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- Estatística InferencialEstimadoresDistribuição Amostral dos EstimadoresDistribuição Amostral da Média
Considerando que as propriedades da estatística !$ \overline {T} = a_1 X_1 + a_2 X_2 + ... + a_n X_n !$, representa uma amostra aleatória simples de tamanho n, retirada de uma população X com média μ, e que a1, a2, ..., an, são constantes positivas tais que a1 + a2 + ... + an = 1, julgue o item que se segue.
O erro padrão da estatística !$ \overline {T} !$ é igual a !$ \sigma / \sqrt {n} !$ em que representa o desvio padrão da população X.Provas
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