Gabarito disponível
Texto-base:
Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yⱼ = β₀ + β₁xⱼ + ϵⱼ, j é um índice que varia de 1 a 81; β₀ e β₁ são os coeficientes do modelo; yⱼ representa a variável resposta; xⱼ denota a variável regressora; ϵⱼ é o erro aleatório com média zero e variância σ²; e ϵ₁, …, ϵ₈₁ formam um conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.
No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários representado por ŷⱼ = β̂₀ + β̂₁xⱼ, tem-se:
Com base nessas informações, julgue os seguintes itens.
A estimativa da variância de β̂₁ é igual ou superior a 0,05.
Em um modelo de regressão linear simples representado pela equação yⱼ = β₀ + β₁xⱼ + ϵⱼ, j é um índice que varia de 1 a 81; β₀ e β₁ são os coeficientes do modelo; yⱼ representa a variável resposta; xⱼ denota a variável regressora; ϵⱼ é o erro aleatório com média zero e variância σ²; e ϵ₁, …, ϵ₈₁ formam um conjunto de erros independentes e identicamente distribuídos.
No modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários representado por ŷⱼ = β̂₀ + β̂₁xⱼ, tem-se:
Com base nessas informações, julgue os seguintes itens.
A estimativa da variância de β̂₁ é igual ou superior a 0,05.