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Com base nos conceitos de Regressão Linear Simples, quantas unidades compõem a demanda para julho?

A

4000

B

6000

C

5000

D

8000

E

7000

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A respeito das regressões, é correto afirmar que
A
o modelo de regressão Y_i = \frac{1}{\beta_1 + \beta_2 X_i} não é linear e nem pode ser convertido em linear em seus parâmetros.
B
em uma regressão de modelo Y_i = \beta_1 + \beta_2 X_i + u_i, a linha de regressão não passa pelas médias amostrais de Y e X.
C
uma vantagem dos modelos de regressão é a eliminação da necessidade do suporte teórico para explicação da relação entre as variáveis.
D
um diagrama de Venn com dois círculos, os quais estão completamente superpostos, indica r^2 = 0.
E
o coeficiente de determinação r^2 evidencia uma medida do ajustamento da regressão amostral aos dados.
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Assinale a alternativa que possui a característica descrita:

A

Entendendo os KPIs (key performance indicators).

B

Cultura e envolvimento da equipe no Projeto BI.

C

Definição do uso da ferramenta do BI.

D

Organização dos dados do projeto BI.

E

Definição de metas e monitoramento do projeto BI.

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Na relação entre duas variáveis X e Y, se o coeficiente de correlação amostral for de -0,73. Ao ajustarmos aos dados uma reta de regressão linear, podemos afirmar que a porcentagem da variação total dos dados que não é explicada pela regressão será próximo de:
A
27%
B
73%
C
47%
D
53%
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Qual foi a fórmula utilizada para obter o resultado na célula A5?

A
= \text{MÉDIA}(A1;A4)
B
= \text{MÉDIA}(A1:A4)
C
= \text{MÉDIA}(A1;A4;12)
D
= \text{MÉDIA}(A1;A2;A4)
E
= \text{MÉDIA}(A2;A4;7)
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Diversas relações econômicas têm relações mais complexas, de modo que haja uma relação de mão-dupla entre elas. Essas relações são conhecidas como simultâneas. Isso faz com que a relação entre Y e Xi seja duvidoso.

Sendo assim, analise as afirmativas abaixo:

  1. É melhor agrupar um conjunto de variáveis que possam ser determinadas simultaneamente pelo conjunto restante de variáveis, o que é feito nos modelos de equações simultâneas.
  2. Há mais de uma equação, sendo uma para cada variável endógena.
  3. Um exemplo de modelos de equações simultâneas é o modelo de oferta e demanda.
  4. Os modelos de equações simultâneas refere-se aqueles que, com uma única equação, os modelos nos quais há uma variável dependente e uma ou mais variáveis explicativas.
A
I e III, apenas.
B
I, II e III, apenas.
C
II e III, apenas.
D
I, II, III e IV.
E
II, III e IV, apenas.
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Considerando essas informações e o que foi estudado sobre os testes de hipóteses: teste t e teste F, assinale a alternativa correta sobre sua principal diferença.
A
O teste t não precisa dos valores dos estimadores e dos erros-padrão para calcular o valor de t, enquanto o teste F não depende de parâmetros populacionais, ou seja, média e variância para a realização de seu cálculo.
B
O teste t é aquele utilizado quando se deseja testar hipótese sobre apenas um parâmetro populacional do modelo, enquanto o teste F é sugerido quando queremos utilizar hipóteses que envolvem restrições múltiplas.
C
O teste t é aquele utilizado para testar a diferença entre duas amostras de variáveis, enquanto o teste F é utilizado apenas para testes de hipóteses de restrições únicas.
D
O teste t pode ser utilizado para testar hipóteses sobre mais de um parâmetro populacional ao mesmo tempo, já o teste F é utilizado, principalmente, para testes de hipóteses sobre parâmetros únicos.
E
O teste t é aquele que precisa dos valores dos parâmetros estimados e da variância para calcular o valor t, enquanto o teste F não necessita do valor da Soma dos Quadrados dos Resíduos para calcular seu valor.
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Como se interpreta o coeficiente de variação (CV)?
A
O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa que expressa o desvio padrão como uma porcentagem da média.
B
O coeficiente de variação é uma medida de tendência central que expressa a média como uma porcentagem do desvio padrão.
C
O coeficiente de variação é uma medida de dispersão absoluta que expressa a média como uma porcentagem do desvio padrão.
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O modelo de regressão linear múltipla Y = \alpha + \beta X + \gamma Z + \epsilon é ajustado às observações Y_i, X_i e Z_i que constituem uma amostra aleatória simples de tamanho 23. Considerando que o coeficiente de determinação calculado foi de R^2 = 0,80, obtenha o valor mais próximo da estatística F para testar a hipótese nula de não existência da regressão.

A
84.
B
44.
C
40.
D
42.
E
80.
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Se o coeficiente de correlação entre duas variáveis é 0,8, como isso é interpretado?
A
Indica uma forte correlação positiva entre as duas variáveis.
B
Indica uma correlação negativa entre as duas variáveis.
C
Indica ausência de correlação entre as duas variáveis.
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