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. O coeficiente de determinação do modelo (R2) é igual a 0,8.

O coeficiente de determinação do modelo (R2) é igual a 0,8.

Q2355543

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.

O coeficiente de determinação do modelo $(R^{2})$ é igual a 0,8.

Certo

Errado

Comentários Marcadores Anotações (0) Estatísticas Reportar erro