Um modelo de regressão linear é definido por Yi ~Normal(μ=XiT⋅β, σ2), em que Xi é um vetor 10 ×1 de características, cuja primeira entrada é 1, T é o operador transposto, β é um vetor 10 ×1 de parâmetros, e σ2 é um parâmetro escalar. Nesse modelo:• Xi2 a Xi5 codificam uma variável aleatória qualitativa • Xi2 = 1 indica que Q assumiu a categoria A; • Xi2 = 0 indica que Q não assumiu a categoria A; • Xi3 , Xi4 e Xi5 foram codificados de forma semelhante para outras categorias de Q. A partir das informações precedentes, julgue os itens a seguir, considerando que uma amostra de tamanho n foi retirada da referida população, e assumindo que SQR1 representa a soma dos quadrados dos resíduos para o modelo sem Xi2, Xi3, Xi4 e Xi5 e que SQR2 representa a soma dos quadrados dos resíduos para o modelo completo (incluindo Xi1 aXi10). Um modelo de regressão linear é definido por Yi ~Normal(μ=XiT⋅β, σ2), em que Xi é um vetor 10 ×1 de características, cuja primeira entrada é 1, T é o operador transposto, β é um vetor 10 ×1 de parâmetros, e σ2 é um parâmetro escalar. Nesse modelo:• Xi2 a Xi5 codificam uma variável aleatória qualitativa • Xi2 = 1 indica que Q assumiu a categoria A; • Xi2 = 0 indica que Q não assumiu a categoria A; • Xi3 , Xi4 e Xi5 foram codificados de forma semelhante para outras categorias de Q. A partir das informações precedentes, julgue os itens a seguir, considerando que uma amostra de tamanho n foi retirada da referida população, e assumindo que SQR1 representa a soma dos quadrados dos resíduos para o modelo sem Xi2, Xi3, Xi4 e Xi5 e que SQR2 representa a soma dos quadrados dos resíduos para o modelo completo (incluindo Xi1 aXi10). Ao nível de significância de 5%, rejeitando-se a hipótese nula que β2=0, β3=0, β4=0 e β5=0 contra a alternativa de β2=0 e(ou) β3=0 e(ou) β4=0 e(ou) β5=0 usando um teste F com 4 graus de liberdade no numerador e n - 10 graus de liberdade no denominador e a estatísticaF=(SQR2 ⁄ (N−10)(SQR1−SQR2⁄4)) é correto afirmar que é estatisticamente significante ao nível de significância de 5%. Ao nível de significância de 5%, rejeitando-se a hipótese nula que β2=0, β3=0, β4=0 e β5=0 contra a alternativa de β2=0 e(ou) β3=0 e(ou) β4=0 e(ou) β5=0 usando um teste F com 4 graus de liberdade no numerador e n - 10 graus de liberdade no denominador e a estatísticaF=(SQR2 ⁄ (N−10)(SQR1−SQR2⁄4)) é correto afirmar que é estatisticamente significante ao nível de significância de 5%.

Ao nível de significância de 5%, rejeitando-se a hipótese...

Q3641938

Ano: 2025

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

Prova: CESPE/CEBRASPE - TRF 6 - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Estatística - 2025

Ao nível de significância de 5%, rejeitando-se a hipótese nula que $β_{2} = 0,$ $β_{3} = 0,$ $β_{4} = 0$ e $β_{5} = 0$ contra a alternativa de $β_{2} \neq = 0$ e(ou) $β_{3} \neq = 0$ e(ou) $β_{4} \neq = 0$ e(ou) $β_{5} \neq = 0$ usando um teste F com 4 graus de liberdade no numerador e n - 10 graus de liberdade no denominador e a estatística

$F = (\frac{( S Q R _{1} - S Q R _{2} ⁄ 4 )}{S Q R _{2} ⁄ ( N - 1 0 )})$ é correto afirmar que é estatisticamente significante ao nível de significância de 5%.

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Ao nível de significância de 5%, rejeitando-se a hipótese nula que β2​=0, β3​=0, β4​=0 ...

Ao nível de significância de 5%, rejeitando-se a hipótese nula que β2=0, β3=0, β4=0 ...