Julgue os itens seguintes, referentes a regressão linear e séries temporais. Considere que {(x1,y1), (x2, y2), ... , (xn, yn)} seja um conjunto de dados que pode ser modelado pelo modelo de regressão linear simples Y=β0+β1X2+ε, com ε ∼N(0, σ2). Nesse caso, se ei=yi− (β^0+β^1xi2) é o resíduo para os coeficientes estimados β^0 e β^1 então ∑i=1n eixi2=0. Considere que {(x1,y1), (x2, y2), ... , (xn, yn)} seja um conjunto de dados que pode ser modelado pelo modelo de regressão linear simples Y=β0+β1X2+ε, com ε ∼N(0, σ2). Nesse caso, se ei=yi− (β^0+β^1xi2) é o resíduo para os coeficientes estimados β^0 e β^1 então ∑i=1n eixi2=0.

Considere que {(x1,y1), (x2, y2), ... , (xn, yn)} s...

Q3270865

Estatística Cálculo dos Coeficientes de Regressão

Ano: 2024

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

Prova: CESPE/CEBRASPE - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Área Economia Conhecimentos Especificos. - 2024

Considere que ${(x_{1}, y_{1}), (x_{2}, y_{2}), . . ., (x_{n}, y_{n})}$ seja um conjunto de dados que pode ser modelado pelo modelo de regressão linear simples $Y = β_{0} + β_{1} X^{2} + ε,$ com $ε \sim N (0, σ^{2}) .$ Nesse caso, se $e_{i} = y_{i} -$ $(\hat{β}_{0} + \hat{β}_{1} x_{i}^{2})$ é o resíduo para os coeficientes estimados $\hat{β}_{0}$ e $\hat{β}_{1}$ então $\sum_{i = 1}^{n}$ $e_{i} x_{i}^{2} = 0$ .

Certo

Errado

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Considere que {(x1​,y1​), (x2​, y2​), ... , (xn​, yn​)} seja um conjunto de dados que p...

Considere que {(x1,y1), (x2, y2), ... , (xn, yn)} seja um conjunto de dados que p...