Questão 35 — Regressão Linear — Análise de Variância e Teste F (Estatística) — Cebraspe · Secretaria de Estado da Fazenda do Paraná (SEFA/PR) 2026

Estatística Regressão Linear — Análise de Variância e Teste F

Cebraspe 2026

Secretaria de Estado da Fazenda do Paraná (SEFA/PR) · Agente Fazendário Estadual – Função: Estatístico (Cargo 5)

Gabarito disponível

Utilizando um modelo de regressão linear simples para relacionar o peso de veículos com seu consumo de combustível, um analista realizou a análise de variância (ANOVA) e obteve um valor F bastante elevado, com p-valor muito próximo de zero.

Nessa situação hipotética,

Selecione uma alternativa A) o resultado indica que exatamente 50% da variação no consumo pode ser explicada pelo peso do veículo, pois a estatística F mede a proporção de variância explicada em escala percentual. B) o valor F elevado indica a existência de muita variabilidade nos dados, que não pode ser explicada pelo modelo, o que sugere que o peso não é uma boa variável explicativa para o consumo. C) um valor F muito alto é sempre problemático e indica que o modelo está superajustado aos dados, devendo ser descartado e substituído por um modelo mais simples. D) o valor F elevado com p-valor próximo de zero indica que o modelo de regressão como um todo é estatisticamente significativo, ou seja, a variável peso ajuda a explicar a variação no consumo de combustível. E) o p-valor próximo de zero significa que praticamente não há relação entre peso e consumo, pois a probabilidade de associação entre as variáveis é quase nula.

Resolução comentada

F alto com p ≈ 0 indica modelo globalmente significativo.

No teste F da ANOVA, H0 é que o coeficiente angular seja zero. F elevado com p-valor próximo de zero leva à rejeição de H0, indicando que o peso ajuda a explicar a variação do consumo.

Análise das alternativas

A) F não é proporção de variância em percentual (isso é o R²). B) F alto indica variação explicada grande em relação à residual. C) F alto não significa superajuste. E) P-valor pequeno indica evidência contra a ausência de relação.

Referência: Regressão linear simples: ANOVA e teste F.

Resolução comentada do VaiConcursos.