Com base nessas informações, julgue o item subsequente. 

Se as médias amostrais das variáveis x e y forem iguais a zero, então o estimador de mínimos quadrados ordinários de b será igual a zero.

A respeito dos métodos de análise de resíduos do modelo de regressão, julgue os itens subsequentes.

Na análise de resíduos de um modelo de regressão, o diagrama de dispersão entre os resíduos do modelo ajustado e os valores preditos para a variável resposta permitem avaliar a ocorrência de heterocedasticidade.

A figura acima apresenta um diagrama de dispersão entre um conjunto de dados observados e dados modelados, realizado por três métodos denominados A, B e C. São apresentadas também as equações de retas de regressão linear para cada método. A linha tracejada indica a reta 1:1. Foi realizado, ainda, um teste F de Graybill para avaliar a hipótese (Ho) de as três retas de regressão serem estatisticamente semelhantes. Os seguintes resultados foram obtidos: Fcrítico = 8,7306 e Fcalculado = 2,3828. Com relação a esses resultados estatísticos, julgue os próximos itens.


Para valores observados inferiores a aproximadamente 0,3, existe uma tendência de superestimação nos dados modelados, independentemente do método.

Julgue o item seguinte, relativos a modelos de regressão linear.

A estatística D de Cook (Cook’s-D) é utilizada para avaliar a existência de correlação nos resíduos.