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Um estatístico observou, por meio do diagrama de dispersão, uma correlação entre as variáveis x e y. Assim, ele decidiu fazer uma análise de regressão, e o resultado fornecido pelo software R está descrito a seguir:
Call:
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.026263 -0.013235 0.003259 0.011526 0.025570
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.5265409 0.0137708 110.85 < 2e-16 ***
x 0.0027889 0.0005282 5.28 0.000149 ***
...
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.01726 on 13 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.6819, Adjusted R-squared: 0.6575
F-statistic: 27.87 on 1 and 13 DF, p-value: 0.000149De acordo com esses resultados, é correto afirmar que o modelo de regressão estimado, o coeficiente de determinação e a estatística do teste de significância do modelo de regressão, respectivamente, são dados por: