Disciplina: Métodos de Previsão
Profa. Dra. Fabiana Lopes da Silva
Lista 25
1) (Sweeney, Williams, Anderson, 2014). So dadas cinco observações coletadas de um estudo de
regressão acerca de duas variáveis.
a) Obtenha a equação de regressão estimada para esses dados
b) Use a equação de regressão estimada para prever o valor de y quando x=6.
2) (Sweeney, Williams e Anderson, 2014). Os dados das variáveis x e y so os seguintes:
A equaço de regresso estimada para esses dados = 0,20 + 2,60x. Calcule o coeficiente de determinaço
(R2). Comente a qualidade de ajuste.
3) Sweeney, Williams e Anderson, 2014). Os seguintes dados so utilizados para investigar se preços
maiores geralmente esto associados a classificações melhores para aparelhos de ginstica (Consumer
Reports, fevereiro de 2008). Com x = preço ($) e y = classificaço, a equaço de regresso estimada
= 58,158 + 0,008449x. Para esses dados a SQRes=173,88 e SQTot=756.
Pede-se: Calcule o coeficiente de determinação (r2)
4) (Levine, Stephan e Szabat, 2016). Você está testando a hipótese nula de que não existe nenhuma relação
linear entre duas variáveis, X e Y (correlação zero). Com base em uma amostra de n = 10, você
determina que r = 0,80.
a. Qual é o valor da estatística do teste t para o coeficiente de correlação?
b. No teste t para o coeficiente de correlação, qual é a hipótese nula e a hipótese alternativa?
c. No nível de significância α = 0,05, quais so os valores críticos?
d. Com base em suas respostas para (a) e (c), qual decisão estatística você deve tomar? Há associação
entre as variáveis? Realize o teste de hipótese para o coeficiente de correlação.
