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O dono de uma serigrafia tinha interesse em modelar o custo (em R$) em função da quantidade de camisas produzidas e obteve a seguinte equação de regressão ajustada:
^yi = 1010 + 10xi, i = 1, …, n,
em que yi representa o custo e xi a quantidade de peças produzidas no i-ésimo mês. Por simplicidade, admita que as peças são produzidas sob encomenda, isto é, todas são vendidas. Qual deve ser o menor número de peças em uma encomenda para que não haja prejuízo, admitindo que cada camisa é vendida por R$ 30?
^yi = 1010 + 10xi, i = 1, …, n,
em que yi representa o custo e xi a quantidade de peças produzidas no i-ésimo mês. Por simplicidade, admita que as peças são produzidas sob encomenda, isto é, todas são vendidas. Qual deve ser o menor número de peças em uma encomenda para que não haja prejuízo, admitindo que cada camisa é vendida por R$ 30?
Em um estudo com 60 pacientes de um determinado centro de atendimento, observam-se as variáveis idade, expressa em anos, e pressão arterial sistólica, expressa em mmHg. O objetivo é ajustar um modelo de regressão linear simples e, se possível, prever a pressão arterial com base na idade do paciente.
Figura: Gráfico de dispersão entre as variáveis idade (anos) e pressão arterial sistólica (mmHg).
De acordo com gráfico de dispersão, é correto afirmar que:
Figura: Gráfico de dispersão entre as variáveis idade (anos) e pressão arterial sistólica (mmHg).
De acordo com gráfico de dispersão, é correto afirmar que:
Para estudar a associação entre idade (x), expressa em anos, e pressão arterial sistólica (y), expressa em mmHg, considerou-se o seguinte modelo de regressão linear simples:
yi = β0 + β1 (xi − 45) + ei, i = 1, …,10.
Ao ajustar o modelo no software R, obteve-se a seguinte saída: ********************************************************************** Call: lm(formula = y ~ xp) # com xp=x-45
Coefficients:
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 10.24 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8229, Adjusted R-squared: 0.8008
F-statistic: 37.18 on 1 and 8 DF, p-value: 0.0002903
**********************************************************************
É correto afirmar que:
yi = β0 + β1 (xi − 45) + ei, i = 1, …,10.
Ao ajustar o modelo no software R, obteve-se a seguinte saída: ********************************************************************** Call: lm(formula = y ~ xp) # com xp=x-45
Coefficients:
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 10.24 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8229, Adjusted R-squared: 0.8008
F-statistic: 37.18 on 1 and 8 DF, p-value: 0.0002903
**********************************************************************
É correto afirmar que:
O comando utilizado no software R para ajustar um modelo de regressão linear simples, com a variável resposta denotada por y e a variável explicativa por x, sem intercepto, é dado por:
Em uma estimação de uma regressão múltipla com 7 variáveis independentes e n = 98, você só conhece o coeficiente de determinação R2 = 0,91. Utilizando o teste F, calcule o valor da estatística do teste.
