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). Q tem 4 categorias.

Q tem 4 categorias. - Gran Questões

Q3641939

Q tem 4 categorias.

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