Para analisar os determinantes do salário mensal S de professores universitários em 2008, foi estimada uma equação de regressão múltipla relacionando o salário a diversas variáveis capazes de influenciá-lo. Por exemplo, o número de livros publicados (X), o número de artigos técnicos publicados (Y), o número de anos de experiência (T) e a nota de 0 a 100 recebida em uma avaliação feita junto a uma amostra nacional de estudantes (W). Parte do resultado aparece na tabela a seguir:

Em sua opinião, quais das quatro variáveis exercem influência significativa sobre o salário S ?

Considere as seguintes funções:

F(t) = (1/5) t, definida em [0 , 5];

G(t) = (t³ + 1) / 2, definida em [ -1 , 1];

H(t) = t (1 – Ln t) definida em ( 0 , 1].

Pode-se afirmar que:

Considere os seguintes tipos de amostragem:

(a) amostragem aleatória simples;

(b) amostragem por quotas;

(c) amostragem estratificada;

(d) amostragem sistemática.

Pode- afirmar:

Considere as seguintes afirmações:

(a) É desejável reduzir o erro estocástico.

(b) É desejável reduzir a multicolinearidade.

(c) É desejável aumentar o número de graus de liberdade.

Em uma aplicação de regressão linear, deve-se preferir uma versão com “muitas” variáveis – chamada regressão múltipla – devido a:

Considere os eventos:

E₁ = uma família tem filhos de ambos os sexos;

E₂= uma família tem, no máximo, um filho homem.

Então, pode-se afirmar que: