Uma empresa de seguros deseja estimar z = preço esperado (em reais) de determinado tipo de motocicleta em função de x = tempo de uso (em anos) e de y = quilometragem rodada (em km). Para isso, a empresa levantou os dados de seis motocicletas, cujos valores estão na tabela a seguir.

Considere que o modelo (2) seja adequado para descrever a relação entre x, y e z. Nessa situação, se uma moto, com um ano de uso, rodou 60.000 km e custa R$ 44.000,00 e se uma outra moto, com dois anos de uso, rodou 12.000 km e custa R$ 39.000,00, então, com base apenas nesses valores, é correto afirmar que a =12.000 e b = 0,1.

O modelo de regressão múltipla é mais adequado para se obter o relacionamento entre os variáveis, peso, altura e sexo é:

Se o modelo fosse dado por Y = bX + g, então a estimativa de mínimos quadrados do coeficiente b seria igual à razão entre as médias de Y e de X.

Para a obtenção das estimativas de mínimos quadrados dos coeficientes do modelo, é necessário que o erro aleatório g siga uma distribuição normal.

O erro padrão para a estimativa do coeficiente angular é superior a 0,1.

A estimativa do coeficiente angular b é superior a 2,5.

A estimativa de F é inferior a R$ 100,00.

Uma empresa de seguros deseja estimar z = preço esperado (em reais) de determinado tipo de motocicleta em função de x = tempo de uso (em anos) e de y = quilometragem rodada (em km). Para isso, a empresa levantou os dados de seis motocicletas, cujos valores estão na tabela a seguir.

Considere que o erro aleatório g segue uma distribuição exponencial dupla. Nessa situação, as estimativas de máxima verossimilhança para os coeficientes do modelo (2) são

Uma empresa de seguros deseja estimar z = preço esperado (em reais) de determinado tipo de motocicleta em função de x = tempo de uso (em anos) e de y = quilometragem rodada (em km). Para isso, a empresa levantou os dados de seis motocicletas, cujos valores estão na tabela a seguir.

Considerando os dados da tabela, o modelo (1) fornece