Com base nas informações apresentadas no texto, julgue os itens a seguir.
A variável x4 é relativamente mais importante do que a variável x2, pois seu coeficiente é 800 vezes maior do que o coeficiente de x2.
Com base nas informações apresentadas no texto, julgue os itens a seguir.
O modelo ajustado pode ser usado para calcular os valores previstos para cada indivíduo com base nas suas características x1, x2, x3 e x4. O valor esperado da variável resposta é superior a 15 e inferior a 17.
Com respeito ao texto anterior, considerando uma amostragem aleatória simples (X1, Y1), (X2, Y2), ...., (Xn, Yn) para a estimação dos parâmetros da distribuição 
, > 0), em que cada vetor aleatório (Xk, Yk) é identicamente distribuído como (T1, T2), k = 1, 2, ..., n, julgue os itens subseqüentes.
Um estimador de mínimos quadrados para 
é 
A tabela acima apresenta a evolução da população brasileira segundo os censos de 1991 e 2000, a contagem populacional de 1996 e uma projeção feita para o ano 2015. Com base nas informações apresentadas e na tabela, julgue os itens seguintes.
As estimativas mensais de população a partir de 1990 podem ser obtidas ajustando-se uma curva de crescimento na forma 
, em que 
são os coeficientes do modelo, t representa o tempo em anos e Popk,t é o tamanho da população no mês k (k = 0, 1, ..., 1...
Considerando as informações do texto, julgue os itens subseqüentes.
A estimativa do valor do coeficiente a da reta de regressão Y = aX, em que Y representa o número esperado de imóveis vendidos para uma quantidade X de imóveis ofertados, é superior a 0,23 e inferior a 0,26.
As questões de nos 53 a 55 referem-se aos diagramas de dispersão a seguir.
Se as variáveis Y e X 1 forem transformadas, respectivamente, para Y 1 = −2Y + 0,5 e X' 1=−X 1+ 0,5, o coeficiente de correlação entre Y 1 e X' 1 será
As questões de nos 53 a 55 referem-se aos diagramas de dispersão a seguir.
A formulação adequada para o teste de hipótese de existência de relação linear entre 
Considere um modelo de regressão simples conforme especificado abaixo: Yi = a + bXi + ui e (i = 1,2...n), onde Yi é a variável dependente, Xi a variável explicativa, ui é o termo aleatório, a e b são os parâmetros e n indica o tamanho da amostra. Marque a alternativa que NÃO corresponde a um pressuposto do modelo de regressão linear simples:
Observações de duas variáveis econômicas, Y e X, satisfazem o modelo linear: 
, onde ei é o erro aleatório com as suposições usuais. O método de mínimos quadrados aplicado a uma amostra de tamanho 100 produziu o modelo ajustado:
400 + 0,8X
Sendo o desvio padrão do coeficiente β estimado em 1 e a soma dos quadrados dos resíduos é igual a 588, o estimador não-viesado da variância do erro é
O gráfico abaixo mostra os pares de observações de duas variáveis X e Y relacionadas pela regressão linear simples Y = a + bX + u, (onde a e b são coeficientes a serem estimados e u são os erros aleatórios).
O exame do gráfico sugere que
