Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Estimadores mais eficientes da média populacional podem ser obtidos a partir de estimadores do tipo regressão, que são um caso particular dos estimadores do tipo razão.

Com base nessas informações, julgue os próximos itens, relativos a correlação, regressão e distribuições conjuntas.

Os estimadores dos parâmetros  produzidos pelo método de mínimos quadrados ordinários são BLUE (best linear unbiased estimators).

Em relação aos métodos numéricos, julgue os itens que se seguem.

Considere um conjunto de n pontos amostrados (xi, yi), em que xi < xj se i < j; i, j = 1, …, n. Nessa situação, ao contrário do que ocorre na regressão, um modelo f obtido por interpolação deve passar por todos esses n pontos amostrados, isto é, yi = f(xi).

O modelo descrito considera que os dados são heterocedásticos.

Se um segundo preditor (X2) for adicionado ao modelo Y = b0 + b1X1 + ,NULL, em que b0 e b1 são os coeficientes do modelo, o valor do erro padrão dos resíduos pode aumentar ou diminuir, mas o valor de R2 não pode diminuir.

Se R2 = 1, todos os dados estarão alinhados sobre uma reta de inclinação positiva ou negativa.

O coeficiente de determinação R2 da regressão linear simples Y = b0 + b1X + ,NULL, em que b0 e b1 são os coeficientes do modelo, corresponde ao quadrado da correlação estimada entre Y e E.