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Simulado Modelos lineares | CONCURSO

Simulado Modelos lineares

Simulado Modelos lineares

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Este Simulado Modelos lineares foi elaborado da seguinte forma:

  • Categoria: CONCURSO
  • Instituição: Diversas
  • Cargo: Diversos
  • Matéria: Modelos lineares
  • Assuntos do Simulado: Diversos
  • Banca Organizadora: Diversas
  • Quantidade de Questões: 10
  • Tempo do Simulado: 30 minutos

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REGRA DO SIMULADO

Para realizar este simulado, que é gratuito, você apenas precisara criar no botão Iniciar logo abaixo e realizar um breve cadastro (apenas apelido e e-mail) para que assim você possa participar do Ranking do Simulado.

 

Por falar em Ranking, todos os nossos simulados contém um ranking, assim você saberá como esta indo em seus estudos e ainda poderá comparar sua nota com a dos seus concorrentes.

 

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Questões Modelos lineares

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#223309
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(1,0) 1 - 

Assinale a alternativa que indique o modelo de regressão para análise de sobrevida cuja distribuição corresponda a uma função de risco com envelhecimento acelerado e riscos proporcionais.

  • a) Normal
  • b) Gama
  • c) Lognormal
  • d) Weibull
  • e) Logística
#223310
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(1,0) 2 - 

Qual dos modelos abaixo não é um Modelo Linear Generalizado:

  • a) modelo de regressão simples
  • b) modelo de regressão logística
  • c) modelo de regressão de poisson
  • d) modelo de regressão Gama
  • e) modelo de regressão Weibull
#223311
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(1,0) 3 - 

Deseja-se ajustar um modelo de regressão linear para descrever a relação linear entre velocidade do saque (variável resposta) e altura de tenistas (variável explicativa). No entanto, acredita-se que essa relação mude conforme a idade. Por isso, além da altura do jogador, será considerada na análise a faixa etária, categorizada em: jovens, adultos e idosos. O modelo de regressão linear múltipla com efeito de interação entre altura e faixa etária pode ser expresso como:

y = β0 + β1x1 + ... + βkxk + ∈, ∈ ~ N(0,σ2),

em que x1,...,xk denota as k variáveis a serem inseridas no modelo (eventualmente, resultantes do produto das variáveis originais). Nesse caso, k é igual a:

  • a) 2
  • b) 3
  • c) 4
  • d) 5
  • e) 6
#223312
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(1,0) 4 - 

Um problema frequente na análise de regressão é a presença de multicolinearidade. Nesses casos, as correlações entre as variáveis independentes causam instabilidade na estimação dos parâmetros, inflacionando os erros das estimativas. Qual das técnicas apresentadas a seguir é uma alternativa para lidar com multicolinearidade em regressão linear múltipla?

  • a) Regressão por componentes principais.
  • b) Regressão multivariada.
  • c) Regressão logística.
  • d) Regressão não linear.
  • e) Regressão não paramétrica.
#223313
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(1,0) 5 - 

Considere os dois modelos ARMA(1,1) a seguir:

Modelo 1: Zt = 0,8Zt − 1 + at − 0,3at − 1
Modelo 2: Zt = 1,5Zt − 1 + at − 0,6at − 1 onde at ∼ N(0, σ2)

Quanto à estacionariedade e invertibilidade,

  • a) os dois modelos são não estacionários.
  • b) o modelo 2 é invertível e estacionário.
  • c) o modelo 1 é invertível e o modelo 2 é estacionário.
  • d) o modelo 1 é invertível e estacionário.
  • e) os dois modelos são estacionários.
#223314
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(1,0) 6 - 

Suponha que todas as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear sejam obedecidas, inclusive a normalidade dos erros. Neste caso, os estimadores dos parâmetros, pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, têm várias propriedades, entre as quais NÃO se encontra a

  • a) não tendenciosidade.
  • b) linearidade.
  • c) consistência.
  • d) máxima verossimilhança.
  • e) mínima variância entre os estimadores lineares.
#223315
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(1,0) 7 - 

Considerando os erros que podem ser cometidos na tomada de decisão de um teste de hipóteses e os conceitos de p-valor e de potência de um teste, é correto afirmar que:

  • a) os erros do Tipo I e do Tipo II têm como característica marcante probabilidades de ocorrência complementares;
  • b) a potência de um teste é medida pela probabilidade complementar à do erro do Tipo II;
  • c) em teste do bilaterais a probabilidade de que o erro do Tipo I seja cometido é coincidente com o p-valor;
  • d) a probabilidade de ocorrência do erro do Tipo I não varia com mudanças no tamanho da amostra, mas a do erro do Tipo II pode sim ser alterada;
  • e) se a estatística do teste for normal, a função potência do teste irá experimentar trechos crescentes e decrescentes.
#223316
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(1,0) 8 - 

Em um processo de fabricação de um equipamento admite-se que 10% saem defeituosos quando este processo está sob controle. Para testar se o processo está sob controle são escolhidos aleatoriamente, com reposição, 4 equipamentos da produção, tomando-se como decisão que o processo está fora de controle se o número de equipamentos defeituosos for maior que 2. Chamando de p a proporção de equipamentos defeituosos e considerando as hipóteses H0: p = 0,1 (hipótese nula) e H1: p = 0,2 (hipótese alternativa), obtém-se que o nível de significância do teste e a potência do teste são, respectivamente,

  • a) 0,10% e 0,80%
  • b) 0,46% e 3,20%
  • c) 2,72% e 0,80%
  • d) 2,72% e 2,72%
  • e) 0,37% e 2,72%
#223317
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(1,0) 9 - 

Com relação ao Erro tipo I e tipo II, assinale a alternativa correta.

  • a) Hipótese nula é rejeitada quando é verdadeira; Hipótese nula não é rejeitada quando é falsa.
  • b) Hipótese nula não é rejeitada quando é verdadeira; Hipótese nula não é rejeitada quando é falsa.
  • c) Hipótese nula é rejeitada quando é verdadeira; Hipótese nula é rejeitada quando é falsa.
  • d) Hipótese nula não é rejeitada quando é verdadeira; Hipótese nula é rejeitada quando é falsa
  • e) Hipótese nula não interfere no Erro.
#223318
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(1,0) 10 - 

Com relação à teoria geral da estimação de parâmetros, assinale a alternativa que corresponde a uma das propriedades desejáveis para um estimador.

  • a) Parametrização.
  • b) Justeza.
  • c) Significância.
  • d) Eficiência mínima.
  • e) Razão conhecida.