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Matéria:
Estatística
Assunto:
Covariância, Correlação
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#1530269
•
prova:
99778
•
questão 103
prova
•
edital
Estatística
•
Estatística Descritiva (análise Exploratória de Dados)
|
Covariância, Correlação
2022
•
CEBRASPE
•
Telebras
•
Especialista em Gestão de Telecomunicações - Auditoria
Com respeito ao conjunto de dados {
5a, 2a, 2a
}, em que a representa uma constante não nula, julgue o próximo item.
O coeficiente de variação independe do valor da constante
a
.
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#1585508
•
prova:
78503
•
questão 111
prova
•
edital
Estatística
•
Estatística Descritiva (análise Exploratória de Dados)
|
Covariância, Correlação
2021
•
CEBRASPE
•
PG-DF
•
Analista Judiciário - Estatística
Exibir texto associado
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis aleatórias discretas
X
e
Y
definidas sobre um mesmo espaço amostral é dado por
CORR(X,Y)=
.
Já na reta de melhor ajuste
Y
=
aX
+
b
, determinada pelo método dos mínimos quadrados, os coeficientes são dados por
α=
β=
.
Uma forma de avaliar a precisão do modelo consiste em comparar o estimador não viesado da variância residual, obtidos das diferenças entre os valores observados e os previstos pelo modelo,
, com o estimador não viesado da variância dos valores observados,
Se
=1/
n
-1
.
Tal avaliação também pode ser realizada pela aferição na redução da soma dos quadrados dos resíduos na passagem do modelo simples, em que as observações são aproximadas por sua média, para o modelo de regressão linear, redução esta que é dada por
.
Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
Se, para certo conjunto de dados, o coeficiente angular da reta de melhor ajuste obtida pelo método dos mínimos quadrados for nulo, então o coeficiente de correlação de Pearson entre essas variáveis também será nulo.
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#1585509
•
prova:
78503
•
questão 112
prova
•
edital
Estatística
•
Covariância, Correlação
|
Estatística Descritiva (análise Exploratória de Dados)
2021
•
CEBRASPE
•
PG-DF
•
Analista Judiciário - Estatística
Exibir texto associado
O coeficiente de correlação linear de Pearson entre duas variáveis aleatórias discretas
X
e
Y
definidas sobre um mesmo espaço amostral é dado por
CORR(X,Y)=
.
Já na reta de melhor ajuste
Y
=
aX
+
b
, determinada pelo método dos mínimos quadrados, os coeficientes são dados por
α=
β=
.
Uma forma de avaliar a precisão do modelo consiste em comparar o estimador não viesado da variância residual, obtidos das diferenças entre os valores observados e os previstos pelo modelo,
, com o estimador não viesado da variância dos valores observados,
Se
=1/
n
-1
.
Tal avaliação também pode ser realizada pela aferição na redução da soma dos quadrados dos resíduos na passagem do modelo simples, em que as observações são aproximadas por sua média, para o modelo de regressão linear, redução esta que é dada por
.
Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
Quanto mais próximo de -1 estiver o coeficiente de correlação de Pearson entre duas variáveis, menos indicada será a aplicação do método de mínimos quadrados para obter a relação entre as variáveis.
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#1585512
•
prova:
78503
•
questão 115
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•
edital
Estatística
•
Estatística Descritiva (análise Exploratória de Dados)
|
Covariância, Correlação
2021
•
CEBRASPE
•
PG-DF
•
Analista Judiciário - Estatística
Exibir texto associado
A tabela a seguir apresenta o número anual de irregularidades detectadas por auditores conforme o tempo de experiência desses auditores na atividade de auditoria. A última coluna foi obtida utilizando-se a reta ajustada pelo método dos mínimos quadrados.
Caso necessário, use as seguintes aproximações.
1534 1/2 = 39,2
230 1/2 = 15,2
Considerando essas informações, julgue o próximo item.
O coeficiente de correlação linear entre as variáveis
T
— tempo de experiência do auditor na atividade — e
N
— número anual de irregularidades detectadas pelo auditor — é superior a 0,75.
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#1105216
•
prova:
77826
•
questão 108
prova
•
edital
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ranking
Estatística
•
Estatística Descritiva (análise Exploratória de Dados)
|
Covariância, Correlação
2021
•
CEBRASPE
•
PC-DF
•
Agente de Polícia Civil
Determinado pesquisador reuniu dados de vários municípios brasileiros e estimou um modelo de regressão linear múltipla por mínimos quadrados ordinários. A variável dependente foi a taxa de homicídios, e as variáveis independentes incluíam variáveis, como, por exemplo, PIB
per capita
, média de anos de estudo, índice de Gini e outras variáveis socioeconômicas. Após a estimação, o pesquisador calculou a correlação entre os resíduos e as variáveis independentes e notou que essas correlações foram iguais a zero.
Com referência a essa situação hipotética, julgue o próximo item.
A ausência de correlação entre as variáveis independentes e os resíduos da regressão mostra que as variáveis independentes são exógenas.
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Não cabe aqui julgar se a banca examinadora está correta ou não
, para isso
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