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Estatística > Regressão Simples > Flashcards

Regressão Simples Flashcards

1
Q

<p>Média e Variância de uma função linear</p>

A
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Q

<p>Qual o tipo de estudo realizado pelo Regressão Linear ?</p>

<p></p>

A

<p>Estudo retrospectivo</p>

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3
Q

<p>SXX?</p>

A
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4
Q

<p>SXY</p>

<p></p>

A
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5
Q
A
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6
Q

<p>Defina resíduo</p>

A

<p>Diferença entre valor observado e o valor ajustado</p>

<p></p>

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7
Q
A
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8
Q
A
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9
Q
A
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10
Q
A
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11
Q
A
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12
Q
A
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13
Q

<p>A regressão linear dos mínimos quadrados sempre passar pelo ponto:</p>

A

<p>!!!</p>

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14
Q

<p>SSrRes em termos de y</p>

A
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15
Q

<p>SST</p>

A
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16
Q

<p>SSrRes</p>

A
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17
Q
A
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18
Q

<p>Quais as hipóteses do teste t</p>

A
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19
Q

<p>Z0</p>

A

<p>É utilizado se conhecer a variância</p>

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20
Q

<p>t0</p>

A
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21
Q

<p>Quando podemos rejeitar H0 no teste t?</p>

A
22
Q
A
23
Q

<p>O que implica rejeitar H_0 na regressão linear simples?</p>

A

<p>Implica não haver relação linear entre <em>x</em> e <em>y</em></p>

24
Q

<p>SSR</p>

A
25
Q

<p>Graus de liberdade num modelo de regressão linear simples</p>

A

<p>glT=n-1</p>

<p>glR=1</p>

<p>glRes=n-2</p>

26
Q

<p>MSR=</p>

<p>MSRes=</p>

A

<p>MSR=SSR/1</p>

<p>MSRes=SSRes/(n-2)</p>

27
Q

<p>E(MSRes)=</p>

<p>E(MSR)=</p>

A
28
Q

<p>O que ocorre se o valor de F0 é grande?</p>

A

<p>Indica que é provável que la pendiente Bdiferente de zero</p>

29
Q

<p>Como é o parâmetro de não centralidade? O que ele indica?</p>

A

<p>Indica que o valor observado de F0 deve ser grande se B1 for diferente de 0 (zero)</p>

30
Q

<p>Como rejeitar a hipótese H0 abaixo?</p>

A

<p>Se</p>

31
Q

<p>IC para B1</p>

A
32
Q

<p>IC para B0</p>

A
33
Q

<p>Intervalo de confiança de para σ2</p>

A
34
Q

<p>Como determinar um estimadr não viesado para E(y|x0)</p>

A
35
Q
A
36
Q

<p>Intervalo de confiança para o valor estimado</p>

A
37
Q

<p>Coeficiente de determinação R2</p>

A
38
Q

<p>O que pode haver no modelo caso R2 =1?</p>

A

<p>Pode haver pontos repetidos</p>

39
Q

<p>Embora R2 não pode diminuir se se agrega ao modelo uma nova variável regressora, isso não quer dizer que necessariamente que o novo modelo seja melhor que o anterior.</p>

<p></p>

A

<p>A menor que a soma dos quadrados no novo modelo se reduza em uma quantidade igual ao erro quadrático médio original, ao novo modelo tenderá um maior erro quadrático médio que o anterior, por perda de um grau de liberdade no erro. Assim o novo modelo será pior que o anterior</p>

40
Q

<p>E(R2)</p>

A
41
Q

<p>Do que também depende o R2 ?</p>

A

<p>Também depende do intervalo de variabilidade da variável regressora. Em geral, R2 aumenta a medida que aumenta a dispersão de x e diminui quando diminui a dispersão de x, sempre e quando seja correta a forma suposta do modelo. R2 também pode sr pequeno porque o intervalo das x seja demasiadamente pequeno para permitir detectar sua relação com y.</p>

42
Q

<p>Como analisar o E(R2)?</p>

A

<p>O valor esperado de R2 aumentará quando aumenta Sxx, que é uma medida de dispersão de x.</p>

43
Q

<p>O que podemos fazer se encontrarmospontos atípicos na dispersão dos dados</p>

A

<ul>
<li>Análise mais detalhada e omissão dos pontos atípicos</li>
<li>Estimação dos parâmetros do modelo com alguma técnica que seja influenciada com menos intensidade pelos pontos atípicos do que a de Mínimos quadrado;</li>
<li>reestruturar o modelo</li>
</ul>

44
Q

<p>Como explicar a relação entre duas variáveis absurdas?</p>

A

<p>Na verdade é uma correlação, dois indicadores aumentando. Relação monótona</p>

45
Q

<p>Como ficam os estimadores pelo métodos de Máxima verossimilhança?</p>

A

<p>Ficam os mesmo que o do mínimo quadrado, exceto a variância que terá o viés (n-1)/n. O viés é pequeno quando n é moderamente grande.</p>

46
Q
A
47
Q
A
48
Q

<p>E(MSR)</p>

<p></p>

A
49
Q
A
50
Q

<p>O que podemos dizer dos indicadores abaixo caso tivermos um modelo de regressão sem intercepto?</p>

A

Estatística (3 decks)

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