Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.

A regressão linear múltipla permite avaliar o efeito de diversas variáveis independentes sobre uma variável dependente, ao mesmo tempo.

Com base na equação y = −20 + 0,5x1 + 0,3x2, obtida ao realizar-se uma análise de regressão linear múltipla para prever o peso (y, em kg) de uma pessoa com base na altura (x1, em cm) e na idade (x2, em anos), julgue o item que se segue.
Na equação apresentada, o coeficiente 0,5 indica que, para cada aumento de 1 cm na altura da pessoa, espera-se um aumento de 0,5 kg no peso, mantendo-se a idade constante. 

Com base na equação y = −20 + 0,5x1 + 0,3x2, obtida ao realizar-se uma análise de regressão linear múltipla para prever o peso (y, em kg) de uma pessoa com base na altura (x1, em cm) e na idade (x2, em anos), julgue o item que se segue.

O peso estimado de uma pessoa com 170 cm de altura e 30 anos de idade é de 78 kg.  

        Um estudo foi realizado para se investigar os efeitos de três tipos de fertilizantes (A, B e C) sobre a produtividade de uma cultura de milho em diferentes condições de irrigação (baixa, média e alta). O experimento foi conduzido em uma área homogênea, e os pesquisadores optaram por utilizar um delineamento em blocos casualizados (DBC), com quatro repetições para cada combinação de tratamentos. Os dados foram coletados considerando o rendimento da produção (em toneladas por hectare) como variável resposta. A análise de variância (ANOVA) foi aplicada para verificar se havia diferenças significativas entre os tratamentos e as condições de irrigação. 
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        Um estudo foi realizado para se investigar os efeitos de três tipos de fertilizantes (A, B e C) sobre a produtividade de uma cultura de milho em diferentes condições de irrigação (baixa, média e alta). O experimento foi conduzido em uma área homogênea, e os pesquisadores optaram por utilizar um delineamento em blocos casualizados (DBC), com quatro repetições para cada combinação de tratamentos. Os dados foram coletados considerando o rendimento da produção (em toneladas por hectare) como variável resposta. A análise de variância (ANOVA) foi aplicada para verificar se havia diferenças significativas entre os tratamentos e as condições de irrigação. 
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        Um estudo foi realizado para se investigar os efeitos de três tipos de fertilizantes (A, B e C) sobre a produtividade de uma cultura de milho em diferentes condições de irrigação (baixa, média e alta). O experimento foi conduzido em uma área homogênea, e os pesquisadores optaram por utilizar um delineamento em blocos casualizados (DBC), com quatro repetições para cada combinação de tratamentos. Os dados foram coletados considerando o rendimento da produção (em toneladas por hectare) como variável resposta. A análise de variância (ANOVA) foi aplicada para verificar se havia diferenças significativas entre os tratamentos e as condições de irrigação. 
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        Um estudo foi realizado para se investigar os efeitos de três tipos de fertilizantes (A, B e C) sobre a produtividade de uma cultura de milho em diferentes condições de irrigação (baixa, média e alta). O experimento foi conduzido em uma área homogênea, e os pesquisadores optaram por utilizar um delineamento em blocos casualizados (DBC), com quatro repetições para cada combinação de tratamentos. Os dados foram coletados considerando o rendimento da produção (em toneladas por hectare) como variável resposta. A análise de variância (ANOVA) foi aplicada para verificar se havia diferenças significativas entre os tratamentos e as condições de irrigação. 
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        Um estudo foi realizado para se investigar os efeitos de três tipos de fertilizantes (A, B e C) sobre a produtividade de uma cultura de milho em diferentes condições de irrigação (baixa, média e alta). O experimento foi conduzido em uma área homogênea, e os pesquisadores optaram por utilizar um delineamento em blocos casualizados (DBC), com quatro repetições para cada combinação de tratamentos. Os dados foram coletados considerando o rendimento da produção (em toneladas por hectare) como variável resposta. A análise de variância (ANOVA) foi aplicada para verificar se havia diferenças significativas entre os tratamentos e as condições de irrigação. 
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Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.

Um modelo de regressão linear não pode ser ajustado a conjuntos de dados com alta dimensionalidade (muitas variáveis preditoras), uma vez que será inviável calcular a matriz de estimação do modelo.

Julgue o item a seguir, relativo à análise de regressão.

Em um modelo de regressão para uma amostra de tamanho n > 1, em que, para uma única covariância e uma precisão p, o menor tamanho amostral necessário é m > 1, o número máximo de variáveis independentes possíveis (N) será = N ( n ∙ m)p.