O quadro a seguir mostra as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes de um modelo de regressão linear simples na forma yi=β0+β1xi+εi, em que i ∈ {1, ... , 6} e εi representa o erro aleatório com média zero e variância σ2 .coeficienteestimativaerro padrãorazão tβ00,90,109β10,20,054Considerando essas informações e sabendo que σ^2=0,01, julgue os itens seguintes. Sxx= ∑i=16 (xi − x)2 = 4, em que x =∑i=16 xi /6. Sxx= ∑i=16 (xi − x)2 = 4, em que x =∑i=16 xi /6.

Sxx= ∑i=16 (xi − x)2 = 4, em que x =∑i=16 xi /6.

Q2355534

Estatística Estimador de Mínimos Quadrados

Ano: 2022

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

Prova: CESPE/CEBRASPE - TELEBRAS - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Área: Estatística - 2022

O quadro a seguir mostra as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes de um modelo de regressão linear simples na forma $y_{i} = β_{0} + β_{1} x_{i} + ε_{i},$ em que $i \in {1, . . ., 6}$ e $ε_{i}$ representa o erro aleatório com média zero e variância $σ^{2}$ .

coeficiente	estimativa	erro padrão	*razão t*
β₀	0,9	0,10	9
β₁	0,2	0,05	4

Considerando essas informações e sabendo que $\overset{σ}{^}^{2} = 0, 01,$ julgue os itens seguintes.

$S_{x x} = \sum_{i = 1}^{6} (x_{i} - \overline{x})^{2} = 4,$ em que $\overline{x} = \sum_{i = 1}^{6} x_{i} / 6 .$

Certo

Errado

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Sxx​= ∑i=16​ (xi ​− x)2 = 4, em que x =∑i=16​ xi​ /6.

Sxx= ∑i=16 (xi − x)2 = 4, em que x =∑i=16 xi /6.