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Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Estatística
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Suponha que um modelo de regressão linear simples seja ajustado de modo que se obtenha um coeficiente de determinação próximo de 1. Nessa situação, o modelo não pode ser utilizado para previsão da variável resposta referente a valores da variável explicativa além do intervalo observado na amostra.
Suponha que um modelo de regressão linear simples seja ajustado de modo que se obtenha um coeficiente de determinação próximo de 1. Nessa situação, o modelo não pode ser utilizado para previsão da variável resposta referente a valores da variável explicativa além do intervalo observado na amostra.
Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Estatística
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Um modelo de regressão linear múltipla com duas variáveis explicativas será inequivocamente ajustado se essas variáveis forem proporcionais.
Um modelo de regressão linear múltipla com duas variáveis explicativas será inequivocamente ajustado se essas variáveis forem proporcionais.
Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Estatística
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Em um modelo linear simples, se a correlação entre os quantis do resíduo padronizado e uma amostra aleatória da normal padrão for alta, o modelo não terá intercepto.
Em um modelo linear simples, se a correlação entre os quantis do resíduo padronizado e uma amostra aleatória da normal padrão for alta, o modelo não terá intercepto.
Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Estatística
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
A homocedasticidade é a propriedade conforme a qual o resíduo de um modelo de regressão tem média 0.
A homocedasticidade é a propriedade conforme a qual o resíduo de um modelo de regressão tem média 0.
Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Estatística
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Em um modelo de regressão linear, se a variável explicativa e a variável resposta não se correlacionam, o coeficiente de determinação seria próximo de 0. Além disso, se o coeficiente de determinação fosse próximo de 0, as variáveis explicativa e resposta seriam independentes.
Em um modelo de regressão linear, se a variável explicativa e a variável resposta não se correlacionam, o coeficiente de determinação seria próximo de 0. Além disso, se o coeficiente de determinação fosse próximo de 0, as variáveis explicativa e resposta seriam independentes.
