Para um modelo de regressão linear múltipla na forma y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε, em que são válidas as suposições clássicas usuais, a tabela de ANOVA decompõe a variação total na resposta (y) conforme a seguir.• SQT (soma de quadrados totais) = Σ(yi−yˉ)2• SQM (soma de quadrados do modelo) = Σ(y^i−yˉ)2• SQR (soma de quadrados do resíduo) = Σ(yi−y^i)2A partir dessas informações, e considerando que n denota o tamanho da amostra, julgue os itens seguintes acerca do uso da ANOVA para avaliar regressões lineares. O erro quadrático médio é igual à SQR/(n - k - 1) e provê um estimador não viesado da variância do erro, independentemente dos regressores terem efeitos significantes.

O erro quadrático médio é igual à SQR/(n - k

Q4036857

Ano: 2025

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

Prova: CESPE/CEBRASPE - TJ PA - Analista Judiciário - Área Estatística - 2025

Para um modelo de regressão linear múltipla na forma y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + β_kx_k + ε, em que são válidas as suposições clássicas usuais, a tabela de ANOVA decompõe a variação total na resposta (y) conforme a seguir.

• SQT (soma de quadrados totais) = $Σ (y_{i} - \overset{y}{ˉ})^{2}$

• SQM (soma de quadrados do modelo) = $Σ (\overset{y}{^}_{i} - \overset{y}{ˉ})^{2}$

• SQR (soma de quadrados do resíduo) = $Σ (y_{i} - \overset{y}{^}_{i})^{2}$

A partir dessas informações, e considerando que n denota o tamanho da amostra, julgue os itens seguintes acerca do uso da ANOVA para avaliar regressões lineares.

O erro quadrático médio é igual à SQR/(n - k - 1) e provê um estimador não viesado da variância do erro, independentemente dos regressores terem efeitos significantes.

Certo

Errado

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O erro quadrático médio é igual à SQR/(n - k - 1) e provê...