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Julgue a afirmação a seguir. O objetivo da análise de regressão é estimar e prever a média ou o valor médio da variável dependente, com base nos valores conhecidos ou fixados das variáveis independentes.

A

Verdadeira.

B

Falsa.

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É possível elaborar um modelo de regressão com variáveis qualitativas de algumas maneiras distintas.
Uma dessas maneiras é conhecida como ___________, onde níveis da(s) variável(is) qualitativa(s) são considerados constantes ou de efeito ___________. Assinale a alternativa que contém os termos corretos.

A
ANOVA / fixo.
B
Regressão / aleatório.
C
ANOVA / aleatório.
D
ANCOVA / fixo.
E
ANCOVA / aleatório.
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Qual é a principal aplicação da regressão logística?

A

Prever a média de vendas de um produto

B

Modelar a relação entre uma variável dependente binária e variáveis independentes

C

Aumentar a eficiência de uma linha de produção

D

Calcular a média de salários em uma empresa

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Dito isso, o que indica um valor de correlação de Pearson (r) próximo de 1?

A

Correlação negativa perfeita

B

Ausência de correlação linear

C

Correlação positiva perfeita

D

Correlação positiva fraca

E

Correlação negativa fraca

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Qual alternativa corresponde à proposta da autora para a educação profissional?

A
A transdisciplinaridade, como opção de agregação curricular, e o estágio, como experiência extracurricular.
B
A multidisciplinaridade, como tática curricular, e o estágio, como vinculação ao trabalho.
C
O trabalho, como princípio educativo, e a pesquisa, como princípio pedagógico.
D
O estágio, como estratégia prática, e a investigação, como princípio educativo.
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Segundo Moreira (2015), a solução de um problema de tomada de decisão sob risco depende de dois conjuntos de valores: os resultados associados a cada estado da natureza; e as probabilidades associadas a eles.

Qual o nome da técnica utilizada para esse tipo de análise?

A
Tomada de decisão sob incerteza.
B
Árvore de decisão.
C
Análise de modelos preditivos.
D
Matriz de decisão.
E
Análise de sensibilidade.
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Avalie qual das afirmativas a seguir é falsa.

A

Se E (u|x_1 , x_2 , x_3) = 0 e o modelo não é perfeitamente colinear, então os estimadores não são enviesados.

B

Se o R^2 = 1, então o y é uma combinação linear de x_1, x_2 e x_3.

C

O R^2 ajustado aumenta ao se incluir uma variável adicional, caso tal variável seja significativa ao nível de 5%.

D

Se o modelo satisfaz as hipóteses do teorema de Gauss-Markov, então b_1 é o estimador linear não enviesado de \beta_1 com menor variância possível.

E

Se omitirmos x_3 da regressão, os estimadores de b_0, b_1 e b_2 podem ser enviesados.

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Os modelos GARCH e ARCH são ferramentas poderosas para modelar a volatilidade em séries temporais financeiras. Qual das afirmacoes descreve corretamente o modelo GARCH?

A
O modelo GARCH é incapaz de capturar volatilidade condicional.
B
O modelo GARCH foi desenvolvido antes do ARCH.
C
O modelo GARCH utiliza apenas variáveis independentes de tempo.
D
O modelo GARCH generaliza o ARCH, incorporando termos de média móvel para modelar a variância condicional.
E
O modelo GARCH supõe que a volatilidade é constante ao longo do tempo.
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Na modelagem proposta, no Passo 1, deve-se identificar se a empresa tem metas específicas a alcançar ou se há problemas que precisam ser solucionados. Então, é necessário diferenciar meta de problema. Para exercitar, aponte abaixo a alternativa que seja um problema:

A
Reduzir prazo de entrega para 20 minutos.
B
Aumentar Market share em x%.
C
Reduzir custo em x%.
D
Atraso na entrega.
E
Melhorar motivação nas vendas.
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O que é a matriz identidade I_n?

A

Uma matriz com todos os valores iguais a zero

B

Uma matriz diagonal onde todos os elementos da diagonal são iguais a 1

C

Uma matriz que tem determinante igual a zero

D

Uma matriz que transforma qualquer vetor em um vetor correspondente

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