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, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em
que t = 2010, 2011, 2012, 2013, 2014;
é a estimativa desse
índice no ano t correspondente; e
representam as estimativas
de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes da reta ajustada.
A tabela a seguir apresenta a análise de variância (ANOVA) do
ajuste.
Considerando que
, julgue o item subsequente relativo ao
referido ajuste.
, em que
representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β. Considerando que

, julgue o item que se segue. Se v = 20, então
, em que
representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β. Considerando que

, julgue o item que se segue. O fator de inflação da variância (VIF) é obtido com base nos elementos da diagonal principal da matriz (X’X)-1, sendo sua principal função detectar possíveis pontos influentes ou valores atípicos (outliers) no vetor de resposta y.
, em que
representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β. Considerando que

, julgue o item que se segue.
Conclui-se que

Considerando que
O vetor de resíduos é dado por (I - H)y, em que H = X (X’X)-1 X’ é a matriz de projeção (hat matrix) e I é a matriz identidade.
, em que β representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β. Considerando que

em que X´ denota a transposta da matriz de delineamento, e que
julgue o item que se segue.É correto afirmar que

em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ.
Considerando-se o modelo ajustado
, em que
e
são as respectivas estimativas de mínimos quadrados
ordinários dos coeficientes a0 e a1, é correto afirmar que
.A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente c1 é maior ou igual a 2.
Na regressão linear que passa pela origem, a estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente b1 é igual a 4/3.
Yk = a0 + a1 Xk + εk , Yk = b1 Xk + εk , Xk = c0 + c1 Yk + εk ,
em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ.
A correlação linear de Pearson entre as variáveis Y e X é menor que 0,30.
Um estudo realizado para avaliar a associação linear entre o índice de qualidade dos serviços prestados por empresas de TV por assinatura (X) e o índice de fidelização de seus usuários (Y) contou com informações fornecidas por 20 empresas e foram considerados três diferentes modelos de regressão linear simples: Yk = a0 + a1 Xk + εk , Yk = b1 Xk + εk , Xk = c0 + c1 Yk + εk , em que k = 1, ..., 20; Yk representa o índice de fidelização na empresa k; e Xk denota a qualidade dos serviços prestados pela empresa k. Os termos ε1, ...,ε20 representam erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos, com média zero e desvio padrão σ. A partir dessas informações, julgue o próximo item, considerando que a estimativa do coeficiente a1 obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários seja â1 = 0,5 e que
Com base no método de mínimos quadrados ordinários, é correto afirmar que a estimativa do intercepto a0 é maior que 2.

Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média
.
Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos constituído das seguintes hipóteses. H0: os parafusos procedem do Japão: μ = 100; e H1: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110. A regra da decisão do teste é não rejeitar H0 se
< xc, em que xc é um valor a ser encontrado; e rejeitar H0 no caso contrário. A respeito dessa situação, julgue o item subsequente.A probabilidade do erro do tipo I em dependência do valor crítico xc é dada por
. 
Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média
.
Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos constituído das seguintes hipóteses. H0: os parafusos procedem do Japão: μ = 100; e H1: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110. A regra da decisão do teste é não rejeitar H0 se
< xc, em que xc é um valor a ser encontrado; e rejeitar H0 no caso contrário. A respeito dessa situação, julgue o item subsequente.O erro do tipo I é cometido caso seja dito que o parafuso procede de Taiwan; quando na verdade, procede do Japão. O erro do tipo II é cometido caso seja dito que o parafuso procede do Japão; quando na verdade, procede de Taiwan.

Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média
Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos constituído das seguintes hipóteses. H0: os parafusos procedem do Japão: μ = 100; e H1: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110. A regra da decisão do teste é não rejeitar H0 se
< xc, em que xc é um valor a ser encontrado; e rejeitar H0 no caso contrário. A respeito dessa situação, julgue o item subsequente. O teste descrito é um teste de hipóteses composto

Um varejista de motocicletas e acessórios encontrou uma caixa de parafusos especiais de origem desconhecida para um modelo da marca Honda. Esses parafusos são produzidos apenas no Japão e Taiwan. As características da resistência à tração X dos parafusos são apresentadas na tabela. Uma amostra de 20 parafusos da caixa foi testada e encontrou-se a resistência à tração média
Considere o teste a respeito da procedência dos parafusos
constituído das seguintes hipóteses. H0: os parafusos procedem do
Japão: μ = 100; e H1: os parafusos procedem de Taiwan: μ = 110.
A regra da decisão do teste é não rejeitar H0 se
< xc, em que xc
é um valor a ser encontrado; e rejeitar H0 no caso contrário.
A respeito dessa situação, julgue o item subsequente. O valor crítico xc para o qual vale P(erro tipo I) = P(erro tipo II) é dado por
= 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms(desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711;e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade,então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.A estatística T =
, em que n representa o tamanho da
amostra, tem distribuição t de Student com n graus de
liberdade.
= 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms(desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711;e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade,então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.Nessa situação, o parâmetro μ satisfaz P(-1,711 ≤ 50 - μ ≤ 1,711) = 0,1.
