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O modelo de regressão linear Y = XB + ε com o vetor de...
O modelo de regressão linear Y = XB + ε com o vetor de respostas Y de dimensão n, a matriz do modelo X de ordem n x p, o vetor de parâmetros β de dimensão p e o vetor de erros ε de dimensão n foi ajustado a um conjunto de dados que forneceu o seguinte quadro da Análise de Variância.
Fonte de Variação | Soma de quadrados | G.L. | Quadrado Médio | Razão F | Valor P |
Modelo | 2518,7 | 4 | 629,674 | 79,67 | 0,000 |
Residual | 71,1325 | 9 | 7,9036 | ||
Total (corrigido) | 2589,83 | 13 |
Então, é correto afirmar que
A
n = 13, p = 4 e R² = 95,16%.
B
n = 13, p = 4 e R² = 97,25%.
C
n = 15, p = 5 e R² = 95,16%.
D
n = 14, p = 5 e R² = 97,25%.
E
n = 14, p = 4 e R² = 94,50%.