São resumidos a seguir os resultados da análise de variância resultante do ajuste de um modelo de regressão linear
homocedástico definido como Yi = β0 + β1X1i + ... + βpXpi ∈i, onde i = 1, . . . , n e ∈i são erros independentes
e normalmente distribuídos com média igual a zero e
variância σ2. A estimação foi feita utilizando o método dos
mínimos quadrados ordinários:
• Soma de Quadrados Total = 5.000;
• Soma de Quadrados dos Resíduos = 1.800;
• Graus de Liberdade Total = 40; e,
• Graus de Liberdade da Regressão = 4.
Com base nesses resultados, marque V para as afirmativas
verdadeiras e F para as falsas.
( ) A estimativa não-viesada para
σ
é igual a 50.
( ) A amostra é composta por n = 40 observações.
( ) O modelo apresenta um total de p = 4 variáveis explicativas.
( ) A raiz quadrada do coeficiente de determinação R² é
igual a 0,80.
( ) Sabendo que a região crítica (RC) do teste F associado
ao problema é
RC = {Fobs > 2,63} para 95% de confiança, onde Fobs representa o valor observado da estatística de teste, conclui-se que pelo menos uma das
variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente, com 5% de
significância.
A sequência está correta em