A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ?, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ?~N(0, ?2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

O coeficiente de explicação do modelo é igual a 0,99.

A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ?, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ?~N(0, ?2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

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Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear. 

O melhor modelo candidato apontado pelo critério BIC possui 8 coeficientes. 

Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear. 

O melhor modelo candidato não necessariamente apresenta maior R2ajustado .

Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear. 

A vantagem da medida Cp de Mallows em relação às outras medidas para a modelagem dos dados por regressão linear é sua robustez frente a presença de muitos pontos influentes na amostra.

Com base nos dados dessa tabela, julgue o próximo item.

Pelo modelo de regressão linear simples, a equação que expressa o relacionamento ajustado entre a variável y em função de x é  em que ? é uma constante.

Considere o modelo de regressão linear simples, a seguir.

Para uma amostra de 20 observações, foram obtidos os seguintes resultados:

Os estimadores de mínimos quadrados do modelo são, respectivamente, 

Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ? X = 24; ? Y = 49; ? X ? Y = 181; ?X2 = 100 e ?Y2 = 343.

O coeficiente de correlação de Pearson para os valores apresentados será negativo, o que indica que a regressão linear será representada por uma reta decrescente. 

Julgue o item subsequente, considerando oito pares de valores das variáveis X e Y, tais que ? X = 24; ? Y = 49; ? X ? Y = 181; ?X2 = 100 e ?Y2 = 343.

A reta dos mínimos quadrados ordinários que representa a regressão linear simples de Y em X com intercepto não nulo terá coeficiente linear aproximado de 2,48. 

        Uma regressão linear de Y sobre X consiste em obter a equação de uma reta, ou uma função linear, como o modelo que irá melhor representar a relação entre as variáveis; a determinação dos parâmetros dessa reta é denominada ajustamento.

Considerando essas informações, julgue o seguinte item. 

Suponha-se que, em uma pesquisa, o coeficiente de correlação entre duas variáveis X e Y tenha gerado um valor para o coeficiente de correlação de Pearson de 0,9200. Nesse caso, considerando-se X a variável independente e Y a variável dependente, o percentual da variância de Y explicado por X será de 84,64%. ... Ver mais