Considere o modelo de regressão linear simples na formay = α + βx + ε,em que y é a variável resposta, x é a variável explicativa, α e β são os coeficientes do modelo, e ε representa o erro aleatório com média zero e variância constante. As estimativas de α e β obtidas com base no método dos mínimos quadrados ordinários foram,respectivamente, a^ = 4 e β^ = 2 ; e as variâncias amostrais de ye de x foram, respectivamente,SY2 = 64 e Sx2 =4.Nesse caso, o coeficiente de explicação (R quadrado ou R2 ) do modelo em tela foi igual a Considere o modelo de regressão linear simples na formay = α + βx + ε,em que y é a variável resposta, x é a variável explicativa, α e β são os coeficientes do modelo, e ε representa o erro aleatório com média zero e variância constante. As estimativas de α e β obtidas com base no método dos mínimos quadrados ordinários foram,respectivamente, a^ = 4 e β^ = 2 ; e as variâncias amostrais de ye de x foram, respectivamente,SY2 = 64 e Sx2 =4.Nesse caso, o coeficiente de explicação (R quadrado ou R2 ) do modelo em tela foi igual a

Considere o modelo de regressão linear simples na formay =...

Q1951519

Ano: 2021

Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB - CESPE CEBRASPE

Prova: CESPE/CEBRASPE - ADAPAR - Fiscal de Defesa Agropecuária - Área Médico Veterinário - 2021

Considere o modelo de regressão linear simples na forma

y = α + βx + ε,

em que y é a variável resposta, x é a variável explicativa, α e β são os coeficientes do modelo, e ε representa o erro aleatório com média zero e variância constante. As estimativas de α e β obtidas com base no método dos mínimos quadrados ordinários foram,respectivamente, $\overset{a}{^}$ = 4 e $\hat{β}$ = 2 ; e as variâncias amostrais de y

e de $x$ foram, respectivamente, $S_{Y}^{^{2}}$ = 64 e $S_{x}^{^{2}}$ =4.

Nesse caso, o coeficiente de explicação (R quadrado ou R² ) do modelo em tela foi igual a

0,25.

0,50.

0,64.

0,68.

0,94.

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