São resumidos a seguir os resultados da análise de variância resultante do ajuste de um modelo de regressão linear homocedástico definido como 𝒀𝒊 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏𝑿𝟏𝒊 + ⋯ + 𝜷𝒑𝑿𝒑𝒊 + 𝜺𝒊, onde 𝒊 = 𝟏, . . . , 𝒏 e 𝜺𝒊 são erros independentes e normalmente distribuídos com média igual a zero e variância σ2. A estimação foi feita utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários:• Soma de Quadrados Total = 5.000;• Soma de Quadrados dos Resíduos = 1.800;• Graus de Liberdade Total = 40; e,• Graus de Liberdade da Regressão = 4.Com base nesses resultados, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.( ) A estimativa não-viesada para σ é igual a 50.( ) A amostra é composta por n = 40 observações.( ) O modelo apresenta um total de p = 4 variáveis explicativas.( ) A raiz quadrada do coeficiente de determinação R² é igual a 0,80.( ) Sabendo que a região crítica (RC) do teste F associado ao problema é RC = {Fobs > 2,63} para 95% de confiança, onde Fobs representa o valor observado da estatística de teste, conclui-se que pelo menos uma das variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente, com 5% de significância.A sequência está correta em São resumidos a seguir os resultados da análise de variância resultante do ajuste de um modelo de regressão linear homocedástico definido como 𝒀𝒊 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏𝑿𝟏𝒊 + ⋯ + 𝜷𝒑𝑿𝒑𝒊 + 𝜺𝒊, onde 𝒊 = 𝟏, . . . , 𝒏 e 𝜺𝒊 são erros independentes e normalmente distribuídos com média igual a zero e variância σ2. A estimação foi feita utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários:• Soma de Quadrados Total = 5.000;• Soma de Quadrados dos Resíduos = 1.800;• Graus de Liberdade Total = 40; e,• Graus de Liberdade da Regressão = 4.Com base nesses resultados, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.( ) A estimativa não-viesada para σ é igual a 50.( ) A amostra é composta por n = 40 observações.( ) O modelo apresenta um total de p = 4 variáveis explicativas.( ) A raiz quadrada do coeficiente de determinação R² é igual a 0,80.( ) Sabendo que a região crítica (RC) do teste F associado ao problema é RC = {Fobs > 2,63} para 95% de confiança, onde Fobs representa o valor observado da estatística de teste, conclui-se que pelo menos uma das variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente, com 5% de significância.A sequência está correta em

São resumidos a seguir os resultados da análise de...

Q2765319

Ano: 2023

Prova: Instituto Consulplan - MPE BA - Analista Técnico - Área Estatística - 2023

São resumidos a seguir os resultados da análise de variância resultante do ajuste de um modelo de regressão linear homocedástico definido como 𝒀_𝒊= 𝜷_𝟎 + 𝜷_𝟏𝑿_𝟏𝒊+ ⋯ + 𝜷_𝒑𝑿_𝒑𝒊+ 𝜺_𝒊, onde 𝒊 = 𝟏, . . . , 𝒏 e 𝜺_𝒊são erros independentes e normalmente distribuídos com média igual a zero e variância σ². A estimação foi feita utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários:

• Soma de Quadrados Total = 5.000;

• Soma de Quadrados dos Resíduos = 1.800;

• Graus de Liberdade Total = 40; e,

• Graus de Liberdade da Regressão = 4.

Com base nesses resultados, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) A estimativa não-viesada para σ é igual a 50.

( ) A amostra é composta por n = 40 observações.

( ) O modelo apresenta um total de p = 4 variáveis explicativas.

( ) A raiz quadrada do coeficiente de determinação R² é igual a 0,80.

( ) Sabendo que a região crítica (RC) do teste F associado ao problema é RC = {F_obs > 2,63} para 95% de confiança, onde F_obs representa o valor observado da estatística de teste, conclui-se que pelo menos uma das variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente, com 5% de significância.

A sequência está correta em

V, V, F, V, V.

F, F, V, V, V.

V, F, V, F, F.

F, F, V, F, V.

F, V, F, V, F.

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