Considere o seguinte modelo de regressão linear:
y = β0 + β1Χ1 + β2Χ2 + β3Χ3 + β4Χ4 + e
sendo βi (i = 0, 1, ..., 4) os coeficientes desconhecidos do modelo proposto, Xj ( j = 1, 2, 3, 4) as covariáveis; e ε o erro aleatório. O resumo desse modelo ajustado aos dados de um experimento, resultou nas três seguintes tabelas:
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Estatísticas da regressão |
|
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R múltiplo |
0,943 |
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R-quadrado |
0,889 |
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R-quadrado ajustado |
0,879 |
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Observações |
50 |
ANOVA
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Causas de variação |
gl | SQ | QM | F |
Valor-p |
|
Regressão Resíduo |
4 |
19,702 |
0,055 |
89,863 |
0,000 |
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Total |
22,169 |
Resultados do modelo de regressão ajustado
| Coeficientes | Erro padrão | Estatística t | Valor-p |
Intervalo de confiança de 95% |
||
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(intercepto) |
– 1,208 | 0,376 | – 3,210 | 0,002 | – 1,966 |
– 0,450 |
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X1 |
1,195 | 0,084 | 14,242 | 0,000 | 1,026 |
1,364 |
|
X2 |
– 0,025 | 0,005 | – 4,623 |
0,000 |
– 0,036 |
– 0,014 |
|
X3 |
0,0024 | 0,0016 | 1,5214 | 0,135 | – 0,001 |
0,0057 |
|
X4 |
0,076 | 0,076 | 1,010 | 0,318 | – 0,076 |
0,229 |
Considerando os dados apresentados, é correto afirmar que
