O erro padrão do estimador de mínimos quadrados de $ é inferior a 0,01.

Sendo  respectivamente, a média dos tempos de carregamento, a média dos volumes totais do carregamento e a estimativa de mínimos quadrados do coeficiente angular do modelo, então

Pelo método de regressão linear simples, obtém-se um modelo linear na forma Y = 7 + 8x, em que Y representa a quantidade média de irregularidades encontradas por processo em função de x = 0 (se o processo for do tipo A) ou x = 1 (se o processo for do tipo B).

Com base no texto acima, julgue os itens seguintes.

A estimativa de mínimos quadrados do coeficiente angular da reta de regressão é inferior a -0,5.

Ainda com base no texto, julgue os itens seguintes.

O erro padrão da estimativa do coeficiente angular b é maior que 0,05.

Ainda com base no texto, julgue os itens seguintes.

Para investigar a relação entre o tempo diário de ginástica laboral (T) e o nível de stress (S) foram observados 10 colaboradores. Foram obtidos os seguintes resultados:

I. O tempo de ginástica laboral variou no intervalo [2; 20] minutos e o nível de stress de [1; 50] pontos.

II. A reta de regressão ajustada foi s' = 60 – 2t com R2=0,81.

Em relação aos resultados acima, pode-se afirmar que:

Para ajustar uma curva a um conjunto de dados é usual utilizar o Método dos Mínimos Quadrados (MMQ). Sabe-se que:

I. O MMQ é uma técnica matemática de otimização que busca o melhor ajuste para um conjunto de dados.

II. O MMQ busca minimizar a soma dos erros quadráticos.

Considerando as assertivas acima, pode-se afirmar que:

Considerando n pares (Xi; Yi) nos problemas de Regressão Linear Simples sabe-se que:

I. O modelo de regressão é dado por Yi = + ßXi +

II. A reta de regressão é dada por y' = a + bx

III. O erro aleatório é estimado pelo resíduo (yi - y'i )

Em relação as assertivas acima, pode-se afirmar que