Geral
Modelagem e Inferência Estatística
Semana 2
0

Questão

Em modelos de regressão linear simples, além da estimativa dos coeficientes, é fundamental interpretar corretamente a variabilidade explicada pela variável independente. O coeficiente de determinação R2R2R^2 é uma medida que expressa o quanto da variação da variável dependente é atribuída ao modelo, sendo útil para avaliar a qualidade do ajuste. Entretanto, seu uso exige compreensão das relações entre os componentes da soma dos quadrados envolvidos na análise de variância.

Com relação a este contexto e sobre a análise de variância e interpretação do erro padrão na regressão linear simples, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. Quanto maior for a soma dos quadrados dos resíduos SQRes, maior tende a ser o erro padrão estimado do coeficiente angular β1β1 \beta_1 .

PORQUE

II. O erro padrão de β1β1 \beta_1 é diretamente proporcional ao quadrado da diferença entre os valores observados de xx x e sua média.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
A)

As asserções I e II são falsas.

B)

As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.

C)

A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

D)

A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

E)

As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.

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