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No âmbito de uma investigação sobre eficiência administrativa, um analista de dados modelou a relação entre o tempo de tramitação de procedimentos (Y, em dias) e o número de apensos (X) utilizando uma técnica de Regressão Linear, cujo modelo se apresenta na forma

Imagem associada para resolução da questão

O relatório de sumarização do modelo apresentou os seguintes parâmetros:

• Coeficiente de Intercepto: 15
• Coeficiente Angular: 5

Com base estritamente nos estimadores fornecidos e assumindo que o valor de X = 8 pertence ao domínio de validade do modelo, a estimativa pontual para o valor esperado do tempo de tramitação dos procedimentos investigatórios é de
No âmbito de uma investigação sobre eficiência administrativa, um analista de dados modelou a relação entre o tempo de tramitação de procedimentos (Y, em dias) e o número de apensos (X) utilizando uma técnica de Regressão Linear, cujo modelo se apresenta na forma

Imagem associada para resolução da questão

O relatório de sumarização do modelo apresentou os seguintes parâmetros:

• Coeficiente de Intercepto: 15;
• Coeficiente Angular: 5.

Com base estritamente nos estimadores fornecidos, e assumindo que o valor de X = 8 pertence ao domínio de validade do modelo, a estimativa pontual para o valor esperado do tempo de tramitação dos procedimentos investigatórios é de
Em um órgão público, deseja-se estimar o valor total de um contrato com base na quantidade de horas trabalhadas, utilizando um conjunto de contratos anteriores que relacionam horas e valor final.
Considerando esse cenário, assinale a alternativa que apresenta a técnica de aprendizado de máquina mais adequada para essa finalidade.
No âmbito da estatística, diferentes técnicas e ferramentas são utilizadas para resumir dados, identificar padrões e modelar relações entre variáveis.
Relacione abaixo os Conceitos (Coluna 1) com suas respectivas Definições (Coluna 2).
Coluna 1 Conceitos
1. Regressão simples 2. Série temporal 3. Estatística descritiva
Coluna 2 Definições
( ) Resumo de medidas de centralidade e dispersão. ( ) Modelagem da relação entre duas variáveis. ( ) Análise de padrões ao longo do tempo.


Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.
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Analise as afirmativas abaixo acerca da heterocedasticidade no modelo de regressão linear clássico.

1. A presença de heterocedasticidade torna os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários viesados e inconsistentes.

2. Na presença de heterocedasticidade, os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários permanecem não viesados, porém deixam de ser eficientes.

3. A heterocedasticidade compromete a validade dos testes estatísticos usuais, caso não sejam utilizados erros-padrão robustos.


Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.