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Considerando essas informações e as tabelas acima, que mostram resultados pertinentes ao referido modelo, cujos coeficientes foram obtidos com base no método de mínimos quadrados ordinários, julgue os itens a seguir.
O intercepto do modelo ajustado não tem significância estatística.Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão. Considere que em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão a esperança da soma de quadrados do resíduo é igual a 15 vezes a variância da variável resposta. Nesse caso, o tamanho amostral é inferior a 20 unidades.
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão. Considere que, em uma tabela de ANOVA para ajuste de um modelo de regressão, a soma de quadrados totais não corrigida pela média tem associado n graus de liberdade. Nesse caso, o quadrado da média da variável resposta tem associado 2 graus de liberdade.
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão. Se um modelo de regressão linear simples tivesse coeficiente de determinação igual a 0,75, então, nesse modelo, a soma de quadrados do resíduo seria menor que a metade da soma de quadrados totais.
A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente α é superior a 1,4 e inferior a 1,5.
Julgue os próximos itens, referentes à qualidade de ajuste de um modelo de regressão. Considere que um conjunto de dados usado para o ajuste de um modelo de regressão linear simples tenha a variância da resposta igual a 4 vezes a variância da variável explicativa. Nesse caso, se o coeficiente de determinação for igual a 0,95, então o coeficiente de inclinação da reta de regressão será menor que 3,5.
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem. Em um modelo de regressão linear, se a variável explicativa e a variável resposta não se correlacionam, o coeficiente de determinação seria próximo de 0. Além disso, se o coeficiente de determinação fosse próximo de 0, as variáveis explicativa e resposta seriam independentes.
O erro padrão do estimador de mínimos quadrados do coeficiente α é igual ou superior a 0,4.
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem. A homocedasticidade é a propriedade conforme a qual o resíduo de um modelo de regressão tem média 0.
Com relação à análise de regressão linear, julgue os itens que se seguem. Em um modelo linear simples, se a correlação entre os quantis do resíduo padronizado e uma amostra aleatória da normal padrão for alta, o modelo não terá intercepto.
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