Após estimar, através do método de mínimos quadrados ordinários, um modelo de regressão...

Após estimar, através do método de mínimos quadrados ordinários, um modelo de regressão linear múltipla do tipo 𝒀_𝒊 = 𝜷_𝟎 + 𝜷_𝟏𝑿_𝟏𝒊 + ⋯ + 𝜷_𝒑𝑿_𝒑𝒊 + 𝜺_𝒊 , onde 𝒊 = 𝟏, . . . ,𝒏 e 𝜺_𝒊 são erros independentes e identicamente distribuídos com variância comum 𝝈^𝟐 tais que 𝜺_𝒊~𝑵(𝟎,𝝈^𝟐 ), o pesquisador obteve a seguinte tabela contendo parte dos resultados da análise de variância; observe.

Apesar dos valores k, z e w omitidos na tabela, é possível marcar cada uma das seguintes afirmativas como sendo verdadeiras V ou falsas F.

( ) O tamanho da amostra é n = 20.

( ) O modelo de regressão associado ao problema tem seis parâmetros.

( ) O quadrado do coeficiente de determinação 𝑅² é igual a 0.36.

( ) A estimativa não-viesada para 𝜎 é igual a 160.

( ) Ao nível de significância de 5%, conclui-se que pelo menos uma das variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente.

A sequência está correta em