1)Sobre correlação e regressão múltipla é correto afirmar que: A a) Há fenômenos que somente são razoavelmente bem explicados por mais de uma variável independente; B b) Há fenômenos que são explicados por apenas uma variável; C c) Há fenômenos em uma regressão linear múltipla que gera mais de um resultado para calculo em situações de pleno risco, divergindo os objetivos de um possível resultado; D d) Há fenômenos em uma correlação e regressão múltipla que é apenas utilizada para calcular uma variável, jamais poderá ser utilizada para mais de uma variável
2)De acordo com o livro Métodos Quantitativos, o autor, cita que “A correlação pode ser classificada de duas formas; variáveis envolvidas e complexidade das funções ajustantes”. De acordo com essas duas variáveis indicadas, marque (V) para verdadeiro e (F) para falso e a seguir assinale a seqüência correta:
( )As variáveis envolvidas podem ser ditas como simples, quando for considerada uma única variável.
( )As variáveis envolvidas poder ser ditas como linear, quando o ajustamento é feito por uma função de primeiro graus.
( )As variáveis envolvidas podem ser ditas como não linear, quando o ajustamento é feito por uma função de grau maior que um.
( )As variáveis envolvidas podem ser ditas como múltipla, quando considerada mais de uma variável independente.
A a) V, F, V, F
B b) V, V, V, V
C c) F, F, V, V
D d) F, V, F, V
3)O índice de Sauerbeck, é um índice:
A a) Relativo;
B b) Agregativo ponderado;
C c) Agregativo simples;
D d) Agregativo composto.
4)De acordo com o livro indicado para leitura (Métodos Quantitativos do autor Nelson Pereira Castanheira) o coeficiente de Pearson é uma medida do grau de relação linear entre duas variáveis quantitativas. Este coeficiente varia entre os valores – 1 e 1. A partir da informação se r > 0 (r = coeficiente de correlação de Pearson), podemos afirmar que: Assinale a alternativa correta:
A a) Existe correlação linear perfeita.
B b) Existe inexistência de correlação.
C c) Existe forte correlação linear positiva.
D d) Existe forte correlação linear negativa.
5)Na estatística temos a Regressão Linear Simples. Indique abaixo o que significa o termo regressão?
A a) é o método de análise da relação existente entre duas variáveis: uma dependente e uma independente;
B b) é o método pelo qual se calcula a relação existente entre três variáveis;
C c) é o método de verificação de dados entre duas invariáveis e uma variável;
D d) é o método de análise dos pesos e medidas entre três variáveis;
Soluções para a tarefa
1) Vamos destacar que a questão é sobre regressão múltipla e correlação. A regressão múltipla é um procedimento estatístico para verificar as variáveis que explicam determinado fenômeno. Por exemplo, a ocorrência de gripe em uma população não pode ser explicada somente pela presença do vírus, pois há variáveis climáticas como o frio e a umidade que facilitam ou dificultando que as pessoas contraiam ou não a virose.
Uma correlação serve para indicar se há relação ou não entre duas variáveis quantitativas.
Sendo assim, a alternativa correta é a letra A.
2) Considerando a definição de variáveis envolvidas segundo a definição do livro mencionado, podemos dizer que todas afirmações estão correta e, portanto, a alternativa correta é a letra B.
3) O índice de Sauerbeck é agregativo simples, portanto, a alternativa C é a correta. Os índices agregativos são utilizados quando se deseja, por exemplo, estudar variações de preço ou outras quantidades em mais de um produto de forma conjunta.
4) O coeficiente de correlação de Pearson varia de -1 a 1 e exprime a relação ou não entre duas variáveis quantitativas. Sendo assim, quanto mais próximo de -1 e 1, mais forte é a correlação entre as duas variáveis.
Além disso, quando a correlação é negativa, sabe-se uma variável diminui enquanto a outra aumente, ou seja, tem relação inversa. Por outro lado, quando a correlação é positiva, se uma variável aumenta, o mesmo ocorre com a outra.
Sendo assim, a alternativa correta é a C.
5) O termo regressão é utilizado para definir o método de análise da relação entre duas variáveis, sendo que uma é dependente e a outra é independente. Portanto, a alternativa correta é a letra A.
Por exemplo, sabemos que as plantas podem crescer conforme a dose de adubo. Para verificar se as doses de 0, 50, 100, 150 e 200 kg/ha de adubo (variável independente) aumentam a produção de matéria seca de plantas de milho (variável dependente, podemos aplicar a análise de regressão.
Essa análise indicará se as doses estão causando o efeito esperado ou não.
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Espero ter ajudado!
