Foram encontradas 1.555 questões.
Para validar as suposições clássicas usuais e detectar potenciais violações de um modelo de regressão linear múltipla na forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε, será feita uma análise de resíduos, a partir dos dados a seguir.
- Resíduo: \(e_i = y_i − \hat{y}_i\)
- Resíduos padronizados: \(\dfrac{e_i}{\hat{σ}}\) , em que \(\hat{σ} = \sqrt{QMR}\) e \(QMR\) é o quadrado médio do resíduo.
- Resíduos estudentizados: \(\dfrac{e_i}{\sqrt{QMR(1-h_{ii})}}\), em que hii é o i-ésimo elemento da diagonal da matriz hat.
Considerando as informações precedentes, julgue os itens que se seguem.
A soma dos resíduos em um modelo de regressão com um intercepto é sempre igual a zero: \( \Sigma e_i \) = 0.
Provas
Para validar as suposições clássicas usuais e detectar potenciais violações de um modelo de regressão linear múltipla na forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε, será feita uma análise de resíduos, a partir dos dados a seguir.
- Resíduo: \(e_i = y_i − \hat{y}_i\)
- Resíduos padronizados: \(\dfrac{e_i}{\hat{σ}}\) , em que \(\hat{σ} = \sqrt{QMR}\) e \(QMR\) é o quadrado médio do resíduo.
- Resíduos estudentizados: \(\dfrac{e_i}{\sqrt{QMR(1-h_{ii})}}\), em que hii é o i-ésimo elemento da diagonal da matriz hat.
Considerando as informações precedentes, julgue os itens que se seguem.
Em um modelo de regressão bem-ajustado, os resíduos devem mostrar padrões sistemáticos quando plotados contra os valores ajustados \( \hat y_i \).
Provas
Para um modelo de regressão linear múltipla na forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε, em que são válidas as suposições clássicas usuais, a tabela de ANOVA decompõe a variação total na resposta (y) conforme a seguir.
- SQT (soma de quadrados totais) = \(\sum(y_i − \bar{y})^2\)
- SQM (soma de quadrados do modelo) = \(\sum(\hat{y}_i − \bar{y})^2\)
- SQR (soma de quadrados do resíduo) = \(\sum(y_i − \hat{y}_i)^2\)
A partir dessas informações, e considerando que n denota o tamanho da amostra, julgue os itens seguintes acerca do uso da ANOVA para avaliar regressões lineares.
Quando comparados os modelos alinhados usando ANOVA, a estatística F para testar a significância de q regressores adicionais é F = \( \dfrac{(SQR_{restrito}-SQR_{irrestrito})/q}{SQR_{irrestrito}/(n-k-1)} \), o qual segue uma distribuição F(q, n - k - 1) sob a hipótese nula.
Provas
Para um modelo de regressão linear múltipla na forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε, em que são válidas as suposições clássicas usuais, a tabela de ANOVA decompõe a variação total na resposta (y) conforme a seguir.
- SQT (soma de quadrados totais) = \(\sum(y_i − \bar{y})^2\)
- SQM (soma de quadrados do modelo) = \(\sum(\hat{y}_i − \bar{y})^2\)
- SQR (soma de quadrados do resíduo) = \(\sum(y_i − \hat{y}_i)^2\)
A partir dessas informações, e considerando que n denota o tamanho da amostra, julgue os itens seguintes acerca do uso da ANOVA para avaliar regressões lineares.
O erro quadrático médio é igual à SQR/(n - k - 1) e provê um estimador não viesado da variância do erro, independentemente dos regressores terem efeitos significantes.
Provas
Para um modelo de regressão linear múltipla na forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε, em que são válidas as suposições clássicas usuais, a tabela de ANOVA decompõe a variação total na resposta (y) conforme a seguir.
- SQT (soma de quadrados totais) = \(\sum(y_i − \bar{y})^2\)
- SQM (soma de quadrados do modelo) = \(\sum(\hat{y}_i − \bar{y})^2\)
- SQR (soma de quadrados do resíduo) = \(\sum(y_i − \hat{y}_i)^2\)
A partir dessas informações, e considerando que n denota o tamanho da amostra, julgue os itens seguintes acerca do uso da ANOVA para avaliar regressões lineares.
A estatística F para testar H0: β1 = β2 = ... = βk = 0 é dada F por = \( \dfrac{SQM/k}{SQR/\left(n-k-1\right)} \).
Provas
Disciplina: Legislação dos Tribunais de Justiça (TJs)
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TJ-PA
Em relação às condições especiais de trabalho previstas na Resolução CNJ n.º 343/2020 e na Resolução TJPA n.º 17/2021, julgue os seguintes itens.
No âmbito do TJPA, os motivos ensejadores da concessão de condição especial de trabalho devem ser anteriores ao ingresso do magistrado ou do servidor no tribunal.
Provas
Disciplina: Legislação dos TRFs, STJ, STF e CNJ
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TJ-PA
Em relação às condições especiais de trabalho previstas na Resolução CNJ n.º 343/2020 e na Resolução TJPA n.º 17/2021, julgue os seguintes itens.
A citada resolução do CNJ veda que os tribunais revoguem as condições especiais de trabalho de seus magistrados ou servidores em razão de o beneficiário deixar de cumprir o tratamento prescrito ou recusar o acompanhamento continuado pela equipe multidisciplinar de saúde do órgão.
Provas
Para um modelo de regressão linear múltipla na forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε, em que são válidas as suposições clássicas usuais, a tabela de ANOVA decompõe a variação total na resposta (y) conforme a seguir.
- SQT (soma de quadrados totais) = \(\sum(y_i − \bar{y})^2\)
- SQM (soma de quadrados do modelo) = \(\sum(\hat{y}_i − \bar{y})^2\)
- SQR (soma de quadrados do resíduo) = \(\sum(y_i − \hat{y}_i)^2\)
A partir dessas informações, e considerando que n denota o tamanho da amostra, julgue os itens seguintes acerca do uso da ANOVA para avaliar regressões lineares.
O coeficiente de determinação R2 é igual à SQM/SQT, e incluir qualquer novo regressor (mesmo que estatisticamente insignificante) diminuirá o R2.
Provas
Acerca de retardo mental e transtornos associados, julgue os itens subsequentes.
É possível que o transtorno do espectro autista esteja associado a retardo mental e que seja clinicamente observável nos primeiros seis meses de vida, sendo o desvio do olhar um indicativo desse transtorno.
Provas
Acerca de retardo mental e transtornos associados, julgue os itens subsequentes.
Na maioria dos casos, a síndrome de Down não está relacionada a um transtorno cromossômico não herdado e é uma causa relativamente rara de retardo mental.
Provas
Caderno Container