Regressão Linear Múltipla e Simples - Análise de Dados e Equações

Estado de Conclusão da Pergunta Pergunta 5 2 pontos T614 A tabela a seguir apresenta a evolução da receita de vendas de produtos de uma determinada categoria durante 9 meses bem como dos preços médios dos produtos x1 em cada período e das horas de treinamento mensal da equipe de promotores de vendas x2 receita y preço x1 treinamento x2 111000 110 22 133000 122 37 116700 144 22 122300 133 36 105600 171 22 115600 201 45 111200 223 56 120000 211 67 125000 210 72 125500 212 70 Pedese Com base no enunciado qual é a equação de regressão linear múltipla que representa esse conjunto de dado e o R2 ajustado a y 56895 22831x1 56738x2 R2 ajustado 06211 b y 13404595 23736x1 57203x2 R2 ajustado 08398 c y 13400490 23667x1 36738x2 R2 ajustado 05194 d y 13270233 22831x1 57762x2 R2 ajustado 08398 e y 13270233 22832x1 56895x2 R2 ajustado 06211 POR Estado de Conclusão da Pergunta Pergunta 2 2 pontos T612 Uma empresa busca verificar a influência dos preços x1 e da renda x2 sobre a quantidade vendida y de um determinado produto Para tanto foi realizada uma análise de regressão que produziu a seguinte equação ŷ 4 1234 7 2524x1 11 1592x2 Considerando essas informações e o conteúdo estudado determine a quantidade vendida ŷ quando x1 16 e x2 38 a ŷ 30389 b ŷ 33208 c ŷ 35580 d ŷ 40918 e ŷ 42265 Pesquisar POR PTB2 1 0 1 Estado de Conclusão da Pergunta Pergunta 1 2 pontos I615 Tendo em vista o resultado da regressão abaixo podese dizer que uma empresa que apresenta um LPA de 11 dólares terá um valor estimado de ação de RESUMO DOS RESULTADOS Estatística de regressão R múltiplo 066207646 RQuadrado 0438345239 Rquadrado ajustado 0438124028 Erro padrão 8548124836 Observações 2541 ANOVA gl SQ MQ F F de significação Regressão 1 1447942322 1447942322 1981570601 0 Resíduo 2539 1855285426 7307043821 Total 2540 3303020748 Coeficientes Erro padrão Stat t valorP 95 inferiores 95 superiores Interseção 942725284 1831131349 5148321524 000 5836589750 1301791612 LPA 1296328779 0291212751 4451483574 000 1239224907 1353432652 a 14319 b 15202 c 15899 d 16702 e 17791 0 0 0 0 0 0 Pesquisar POR PTB2 1 0 1 T614 A tabela a seguir apresenta a evolução da receita de vendas de produtos de uma determinada categoria durante 8 meses bem como dos preços médios dos produtos x1 em cada período e das horas de treinamento mensal da equipe de promotores de vendas x2 receita y preço x1 treinamento x2 111200 11100 2200 133400 12200 3700 116700 14400 2200 122300 13300 3600 105600 17000 2200 115600 20000 4500 111200 22200 5600 120000 21100 6700 Pedese com base no enunciado qual é a equação de regressão linear múltipla que representa esse conjunto de dado e o R2 ajustado a y 13400490 23736x1 57762x2 R2 ajustado 05194 b y 13400490 23736x1 57203x2 R2 ajustado 05194 c y 13400490 28888x1 57762x2 R2 ajustado 05194 d y 13400490 28888x1 57762x2 R2 ajustado 06567 e y 57203 28888x1 13400490x2 R2 ajustado 06567 Se passar para outra pergunta a resposta é guardada T615 Tendo em vista o resultado da regressão abaixo podese dizer que uma empresa que apresenta um LPA de 15 dólares terá um valor estimado de ação de RESUMO DOS RESULTADOS Estatística de regressão R múltiplo 066207646 RQuadrado 0438345239 Rquadrado ajustado 0438124028 Erro padrão 8548124836 Observações 2541 ANOVA gl SQ MQ F F de signilicação Regressão 1 1447942322 1447942322 1981570601 0 Resíduo 2539 1855258426 7307043821 Total 2540 3303200748 Coeficientes Erro padrão Stat t valorp 95 inferiores 95 superiores Interseção 942725294 1831131349 5148321524 000 5836589756 1301791612 LPA 1296328779 0291212751 4451483574 000 1239224907 1353432652 a 15473 b 16978 c 18116 d 19902 e 20388 T615 Tendo em vista o resultado da regressão abaixo podese dizer que uma empresa que apresenta um LPA de 11 dólares terá um valor estimado de ação de RESUMO DOS RESULTADOS Estatística de regressão R múltiplo 066207646 RQuadrado 0438345239 Rquadrado ajustado 0438124028 Erro padrão 8548124836 Observações 2541 ANOVA gl SQ MQ F F de signilicação Regressão 1 1447942322 1447942322 1981570601 0 Resíduo 2539 1855258426 7307043821 Total 2540 3303200748 Coeficientes Erro padrão Stat t valorp 95 inferiores 95 superiores Interseção 942725294 1831131349 5148321524 000 5836589756 1301791612 LPA 1296328779 0291212751 4451483574 000 1239224907 1353432652 a 14319 b 15202 c 15899 d 16702 e 17791 Pergunta 2 T612 Uma empresa busca verificar a influência dos preços x1 e da renda x2 sobre a quantidade vendida y de um determinado produto Para tanto foi realizada uma análise de regressão que produziu a seguinte equação ŷ 41234 72524x1 111592x2 Considerando essas informações e o conteúdo estudado determine a quantidade vendida ŷ quando x1 16 e x2 38 a ŷ 30389 b ŷ 33208 c ŷ 35580 d ŷ 40918 e ŷ 42265 Pergunta 3 T614 A tabela a seguir apresenta a evolução da receita de vendas de produtos de uma determinada categoria durante 8 meses bem como dos preços médios dos produtos x1 em cada período e das horas de treinamento mensal da equipe de promotores de vendas x2 Podese com base no enunciado qual é a equação de regressão linear múltipla que representa esse conjunto de dados e o R2 ajustado a y 13400490 23736x1 57762x2 R2 ajustado 05194 b y 13400490 23736x1 57203x2 R2 ajustado 05194 c y 13400490 28888x1 57762x2 R2 ajustado 05194 d y 13400490 28888x1 57762x2 R2 ajustado 06567 e y 57203 28888x1 13400490x2 R2 ajustado 06567 gunta 4 T615 Tendo em vista o resultado da regressão abaixo podese dizer que uma empresa que apresenta um LPA de 15 dólares terá um valor estimado ação de a 15473 b 16978 c 18116 d 19902 e 20388 T614 A tabela a seguir apresenta a evolução da receita de vendas de produtos de uma determinada categoria durante 9 meses bem como dos preços médios dos produtos x₁ em cada período e das horas de treinamento mensal da equipe de promotores de vendas x₂ receita y preço x₁ treinamento x₂ 111000 110 22 133000 122 37 116700 144 22 122300 133 36 105600 171 22 115600 201 45 111200 223 56 120000 211 67 125000 210 72 125500 212 70 Pedese Com base no enunciado qual é a equação de regressão linear múltipla que representa esse conjunto de dado e o R² ajustado a y 56895 22831x₁ 56738x₂ R² ajustado 06211 b y 13404595 23736x₁ 57203x₂ R² ajustado 08398 c y 13400490 23667x₁ 36738x₂ R² ajustado 05194 d y 13270233 22831x₁ 57762x₂ R² ajustado 08398 e y 13270233 22832x₁ 56895x₂ R² ajustado 06211