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#66009
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(1,0)

Acerca do modelo Y i = ?0 + ?1 X1i X22i + ?i , ?i ~ N (0; ?2) julgue os itens subsecutivos.

Se as variáveis X1 e X2 possuírem correlação próxima a 1, então os parâmetros ?1 e ?2 serão linearmente independentes.

#66008
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(1,0)

Julgue os itens a seguir, relativos às técnicas de amostragem.

Uma dúvida comum entre as pessoas ao observarem os resultados de uma pesquisa eleitoral é acerca da validade dos resultados obtidos com base em uma amostra muito menor frente ao tamanho da população. De fato, essa dúvida procede, pois o tamanho populacional é um dado relevante no cálculo do tamanho mínimo de uma amostra.

#66007
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(1,0)

Julgue os itens a seguir, relativos às técnicas de amostragem.

Na amostragem estratificada, a variância dentro dos estratos deve ser pequena, enquanto a variância entre os estratos deve ser grande. Na amostragem por conglomerados, por outro lado, é regra geral que a variância dentro dos conglomerados seja maior que a variância entre os conglomerados.

#66006
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Julgue os itens a seguir, relativos às técnicas de amostragem.

Na amostragem aleatória simples sem reposição (AASc), a probabilidade de seleção de elementos é praticamente igual à probabilidade de seleção caso a amostragem seja com reposição.

#66005
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Julgue os itens a seguir, relativos às técnicas de amostragem.

No cálculo do tamanho amostral para a comparação de proporções através da expressão 
n ? 1/4 (z/m)2 em que m é a margem máxima de erro pretendida e z é o quantil da normal padrão que define a significância do teste, a tendência é que as amostras sejam maiores que aquelas calculadas considerando uma abordagem não conservativa.

#66004
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A respeito dos métodos de análise de resíduos do modelo de regressão, julgue os itens subsequentes.

Na análise de resíduos de um modelo de regressão, o diagrama de dispersão entre os resíduos do modelo ajustado e os valores preditos para a variável resposta permitem avaliar a ocorrência de heterocedasticidade.

#66003
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(1,0)

A respeito dos métodos de análise de resíduos do modelo de regressão, julgue os itens subsequentes.

A suposição de homocedasticidade pode ser verificada através de um gráfico de resíduos.

#66002
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Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.

O coeficiente de correlação múltipla R2 pode ser calculado dividindo a soma de quadrados do resíduo pela soma de quadrado total.

#66001
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Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.

Em um modelo de regressão linear simples, o quadrado médio associado ao modelo é menor que a respectiva soma de quadrados. O mesmo ocorre com o quadrado médio dos resíduos em comparação com a soma de quadrado dos resíduos.

#66000
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(1,0)

Considerando os métodos de inferência para os parâmetros do modelo de regressão, julgue os próximos itens.

Um critério utilizado para se verificar a qualidade de ajuste de um modelo de regressão é o AIC (critério de informação de Akaike), que é dado por AIC = 2(k – l (b; X)), em que k é o número de parâmetros do modelo e l (b; X) é a log-verossimilhança l(?; X) calculada em ? = b. Considerando a classe dos modelos com k = ? parâmetros, então o AIC será mínimo se b for o estimador de máxima verossimilhança para ?.

#65999
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(1,0)

Considerando os métodos de inferência para os parâmetros do modelo de regressão, julgue os próximos itens.

Considerando um gráfico da distância de Cook para cada observação amostral que resultou de um ajuste por regressão linear, as observações influentes são aquelas que apresentam pequenas distâncias de Cook

#65998
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Acerca dos modelos de regressão linear, julgue os itens a seguir.

Considere que Y seja uma variável binária e Z seja definida por Z = 1n ( p/1- p) = ? 0 + ?1X em que p = p( Y = 1) e X é uma covariável. Considere ainda que X assuma valores inteiros positivos, que ?0= ?1 = 0,2 e que 2,72 e 7,39 sejam os valores aproximados, respectivamente, de e e e2 Nessa situação, é correto afirmar que a chance de Y = 1 quando X = 10 é superior a 5 vezes a chance correspondente quando X = 0.

#65997
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Acerca dos modelos de regressão linear, julgue os itens a seguir.

O intercepto do modelo de regressão linear simples Yi = ? + ?i + ?i, ?i ~ N( 0; ?2) depende apenas da média de x e y para ser calculado.

#65996
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(1,0)

Com relação aos estimadores de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança, julgue os itens seguintes.

Não há garantias de que o estimador de máxima verossimilhança seja não viesado.

#65995
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Com relação aos estimadores de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança, julgue os itens seguintes.

Se o estimador de mínimos quadrados para os coeficientes de um modelo linear coincidir com o respectivo estimador de máxima verossimilhança, então a distribuição da variável resposta será Normal.