O coeficiente de determinação é superior a 90%.

A soma total corrigida dos quadrados da variável Y é igual a 200.

Considere a seguinte afirmativa:

“Na presença de correlação entre as variáveis explicativas do modelo de regressão e seu termo de erro, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) gerará estimativas ________, e o problema é solucionado com a utilização de ________”.

Os termos que completam corretamente as lacunas acima são, respectivamente:

No modelo clássico de regressão linear, algumas hipóteses são feitas sobre o termo de erro estocástico. Qual das alternativas abaixo NÃO constitui uma dessas hipóteses?

Suponha que todas as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear sejam obedecidas, inclusive a normalidade dos erros. Neste caso, os estimadores dos parâmetros, pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, têm várias propriedades, entre as quais NÃO se encontra a

A figura acima corresponde a um diagrama de dispersão entre a variável y (gasto percentual com saúde) e x (renda bruta familiar, em R$ mil), obtida com base em uma amostra de 10 famílias. Com respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + g, em que g é o erro aleatório e a e b são os coeficientes do modelo, foram obtidos os seguintes resultados.

Com base nessas informações, julgue os itens seguintes.

A variância amostral da variável regressora x é inferior a 10.... Ver mais

A figura acima corresponde a um diagrama de dispersão entre a variável y (gasto percentual com saúde) e x (renda bruta familiar, em R$ mil), obtida com base em uma amostra de 10 famílias. Com respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + g, em que g é o erro aleatório e a e b são os coeficientes do modelo, foram obtidos os seguintes resultados.

Com base nessas informações, julgue os itens seguintes.

A figura acima corresponde a um diagrama de dispersão entre a variável y (gasto percentual com saúde) e x (renda bruta familiar, em R$ mil), obtida com base em uma amostra de 10 famílias. Com respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + g, em que g é o erro aleatório e a e b são os coeficientes do modelo, foram obtidos os seguintes resultados.

Com base nessas informações, julgue os itens seguintes.

É correto inferir que o modelo possui boa qualidade de ajuste com base no... Ver mais

A partir desses dados , conclui-se que os resíduos do modelo

Com base nessa situação hipotética e nas informações apresentadas, julgue os itens que se seguem.

O valor do coeficiente R2 ajustado foi inferior a 10%.

Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.

Assumindo-se que os erros aleatórios são gaussianos, a estimativa de máxima verossimilhança de V foi inferior a 0,02.

Com base nessa situação hipotética e nas informações apresentadas, julgue os itens que se seguem.

O coeficiente de explicação (ou de determinação) do modelo ajustado foi superior a 12%.

Com base no texto acima, julgue os itens seguintes.

O coeficiente de explicação é maior que 0,6.

O R2 do modelo invertido , em que c e d são k os coeficientes do modelo invertido e representa uma sequência independente de erros aleatórios normais, é maior que 0,30.

Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.

A distribuição amostral da estatística do teste para avaliar a significância do coeficiente angular da reta de regressão é igual à distribuição amostral da estatística do teste para avaliar a significância do intercepto da reta de regressão.

Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.

O R 2 ajustado (Adjusted R Square) é inferior a 0,7.

Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.

A razão entre a estimativa do coeficiente pelo seu erro padrão é denominada coeficiente padronizado.

Tendo como referência essas informações, julgue os itens de 64 a 76.

A razão F da tabela ANOVA é a estatística do teste que avalia conjuntamente a significância estatística do coeficiente angular e do intercepto da tendência linear.

A figura acima apresenta os resultados de um estudo acerca da evolução temporal da temperatura máxima média anual — Y — de 1961 a 2002 e sua relação com o desmatamento em uma área da região amazônica. A tendência de crescimento linear foi obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários. De acordo com esse modelo de regressão linear simples, os valores ajustados para a temperatura Y em 1961 e 2002 foram iguais a 22,5 ºC e 24,5 ºC, respectivamente, e o coeficiente de determinação (R2) foi igual a 0,72.

Com base nas informações apresentadas, julgue os itens subseqüentes.

A primeira autocorre... Ver mais