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Quem foi um dos principais contribuidores para o desenvolvimento da regressão logística?

A

Karl Pearson

B

David Cox

C

Ronald Fisher

D

Florence Nightingale

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O modelo de regressão linear busca determinar o valor esperado de uma variável y, dado o valor de alguma outra variável x, como descrito pela equação y = \alpha + \beta x + \epsilon, na qual \epsilon corresponde ao fator de erro aleatório. É correto afirmar que o modelo de regressão linear supõe que:

A
Os erros têm distribuição uniforme.
B
Os erros entre observações não sejam correlacionados.
C
Os valores da variável independente mudem em cada amostra.
D
O valor esperado do fator de erro seja diferente de zero.
E
O tamanho da amostra seja um valor primo.
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Neurossífilis assintomática significa?

A

Paciente não apresenta sintomas de afecção do SNC mas a punção lombar é positiva

B

Paciente não apresenta nenhum sintoma mas a punção lombar é positiva

C

Paciente apresenta alguns sintomas neurológicos e a punção lombar é negativa

D

Paciente não apresenta sintomas e a punção lombar é negativa

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Com base no texto apresentado, interprete as afirmacoes a seguir:

I. As tabelas de Excel, não são as bases de dados mais eficientes para o uso no R.
II. O uso de tabelas de Excel no R é dado pela praticidade e por ser um software de uso comum para principiantes.
III. O uso do de tabelas de Excel pode apresentar lentidão para seu processamento principalmente quando se utiliza grandes volumes de dados.
IV. As tabelas do Excel apesar de não serem o meio mais eficiente, através do pacote XLConnect, é a base de dados mais recomendada e segura para se importar no R.

É correto o que se afirma em:
A
I, apenas.
B
II e IV, apenas.
C
III e IV, apenas.
D
I, II e III, apenas.
E
I, II, III e IV.
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Considere o script abaixo sobre o R e assinale a alternativa correta.

Na linha 9 lemos o arquivo em .csv.

O script não vai funcionar, uma vez que esquecemos de instalar primeiro os pacotes.

A função head() retorna as primeiras partes de um objeto.

A linha 12 está selecionando a coluna 'ano' que tem valor igual a 2012.

A função summary() fornece o somatório de diversas variáveis.

A
A afirmativa 1 está correta.
B
A afirmativa 2 está correta.
C
A afirmativa 3 está correta.
D
A afirmativa 4 está correta.
E
A afirmativa 5 está correta.
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Sejam X1, X2, ..., Xn n variáveis independentes, igualmente distribuídas, com distribuição Poisson dada por p(x) = \frac{\lambda^x e^{-\lambda}}{x!}, \quad x = 0, 1, 2, .... Julgue as afirmativas:
A
Pela Lei dos Grandes Números, T = \frac{1}{n} \sum X_i aproxima-se da distribuição Normal quando n tende para o infinito.
B
Suponha que n > 5. T = \frac{1}{n} \sum (X_i - 5) é um estimador consistente de E(X_i).
C
T = \frac{1}{n} \sum (X_i - \lambda) é um estimador tendencioso de \lambda^2.
D
Pelo Teorema Central do Limite, T = \frac{1}{n} \sum X_i é um estimador consistente de V(X_i).
E
T = \frac{1}{n} \sum X_i é o estimador de máxima verossimilhança do parâmetro \lambda.
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Uma questão importante relacionada à análise de regressão é com relação à base de dados. Muitas vezes, é preciso adaptar algumas variáveis. Com relação aos cuidados que se deve ter ao gerar uma base de dados, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I- A ausência ou omissão de informações ocorre, por exemplo, na aplicação de questionário em que os entrevistados se recusam a fornecer determinadas informações.

II- É preencher essa lacuna com uma previsão para os valores faltantes através do emprego do modelo de regressão estimado é uma solução que possui o benefício de manter os graus de liberdade.

A
As asserções I e II são proposições falsas.
B
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
C
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
D
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
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(WOOLDRIDGE, 2019, modificada) Consideremos o seguinte modelo expandido com tendência temporal linear que ele satisfaz. Suponha também que obtemos a primeira diferença. Qual hipótese sobre as variáveis explicativas é suficiente para garantir que as estimativas de MQO sobre as diferenças serão consistentes?

O modelo possui tendência temporal linear.

Foi obtida a primeira diferença.

É necessário uma hipótese sobre as variáveis explicativas para garantir a consistência das estimativas de MQO sobre as diferenças.

A
Exogeneidade sequencial.
B
Exogeneidade.
C
Exogeneidade estrita.
D
Ausência de correlação serial.
E
Correta especificação funcional.
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Qual é o intercepto de março? As variáveis dummy sazonais satisfazem a hipótese de exogeneidade estrita (Sim ou Não)? Explique por quê?

A
O intercepto de março é \delta_2; Sim; porque são variáveis exógenas.
B
O intercepto de março é \delta_2; Não; porque são variáveis endógenas.
C
O intercepto de março é \delta_2; Não; porque são variáveis exógenas.
D
O intercepto de março é \beta_0 + \delta_2; Sim; porque são variáveis exógenas.
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Dados em painel para modelos de regressão possuem alguns termos específicos para este tipo de modelagem. Analise as assertivas a seguir com respeito aos termos usados para dados em painel.

I. Um conjunto de dados em painel é dito ser desequilibrado quando o banco de dados estiver incompleto. PORQUE II. É assim denominado quando falta algum dado na amostra para algum ou alguns determinados períodos de acompanhamento dos elementos amostrais. Assinale a alternativa correta.

A
A asserção I é falsa e a asserção II é verdadeira.
B
As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é justificativa da I.
C
As asserções I e II são verdadeiras, e a asserção I é justificativa da asserção II.
D
As asserções I e II são falsas.
E
A asserção I é verdadeira e a asserção II é falsa.
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