Um engenheiro realizou pesquisa em que analisou a relação entre a quantidade de curvas de um trecho de serra (X ) e o tempo gasto em minutos (Y ) por veículos de passeio — em que Y seja a variável resposta e X, a variável regressora —, com o objetivo de propor soluções que permitam diminuir o tempo gasto por esses veículos. A tabela abaixo apresenta os resultados da análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão linear simples na forma Y = \( \alpha \) + βX + \( \varepsilon \), em que \( \alpha \) e β são os coeficientes do modelo e \( \varepsilon \) representa o erro aleatório.

Considerando a situação hipotética e a tabela acima apresentadas, julgue o item que se segue.

Caso o engenheiro analise a relação inversa — em que X seja a variável resposta e Y, a variável regressora —, os resultados do modelo serão exatamente os mesmos.

Um engenheiro realizou pesquisa em que analisou a relação entre a quantidade de curvas de um trecho de serra (X ) e o tempo gasto em minutos (Y ) por veículos de passeio — em que Y seja a variável resposta e X, a variável regressora —, com o objetivo de propor soluções que permitam diminuir o tempo gasto por esses veículos. A tabela abaixo apresenta os resultados da análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão linear simples na forma Y = \( \alpha \) + βX + \( \varepsilon \), em que \( \alpha \) e β são os coeficientes do modelo e \( \varepsilon \) representa o erro aleatório.

Considerando a situação hipotética e a tabela acima apresentadas, julgue o item que se segue.

Nessa situação, em módulo, a correlação entre as variáveis X e Y será superior a 0,7.

Um engenheiro realizou pesquisa em que analisou a relação entre a quantidade de curvas de um trecho de serra (X ) e o tempo gasto em minutos (Y ) por veículos de passeio — em que Y seja a variável resposta e X, a variável regressora —, com o objetivo de propor soluções que permitam diminuir o tempo gasto por esses veículos. A tabela abaixo apresenta os resultados da análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão linear simples na forma Y = \( \alpha \) + βX + \( \varepsilon \), em que \( \alpha \) e β são os coeficientes do modelo e \( \varepsilon \) representa o erro aleatório.

Considerando a situação hipotética e a tabela acima apresentadas, julgue o item que se segue.

Na situação em apreço, caso a covariância entre X e Y seja positiva, a correlação linear de Pearson entre X e Y também será positiva.

Um engenheiro realizou pesquisa em que analisou a relação entre a quantidade de curvas de um trecho de serra (X ) e o tempo gasto em minutos (Y ) por veículos de passeio — em que Y seja a variável resposta e X, a variável regressora —, com o objetivo de propor soluções que permitam diminuir o tempo gasto por esses veículos. A tabela abaixo apresenta os resultados da análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão linear simples na forma Y = \( \alpha \) + βX + \( \varepsilon \), em que \( \alpha \) e β são os coeficientes do modelo e \( \varepsilon \) representa o erro aleatório.

Considerando a situação hipotética e a tabela acima apresentadas, julgue o item que se segue.

Em face dessa situação, é correto afirmar que o coeficiente de determinação R² será superior a 50%.

Um engenheiro realizou pesquisa em que analisou a relação entre a quantidade de curvas de um trecho de serra (X ) e o tempo gasto em minutos (Y ) por veículos de passeio — em que Y seja a variável resposta e X, a variável regressora —, com o objetivo de propor soluções que permitam diminuir o tempo gasto por esses veículos. A tabela abaixo apresenta os resultados da análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão linear simples na forma Y = \( \alpha \) + βX + \( \varepsilon \), em que \( \alpha \) e β são os coeficientes do modelo e \( \varepsilon \) representa o erro aleatório.

Considerando a situação hipotética e a tabela acima apresentadas, julgue o item que se segue.

Nessa situação, para a construção do modelo, foram utilizadas 7 observações.

Um engenheiro realizou pesquisa em que analisou a relação entre a quantidade de curvas de um trecho de serra (X ) e o tempo gasto em minutos (Y ) por veículos de passeio — em que Y seja a variável resposta e X, a variável regressora —, com o objetivo de propor soluções que permitam diminuir o tempo gasto por esses veículos. A tabela abaixo apresenta os resultados da análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão linear simples na forma Y = \( \alpha \) + βX + \( \varepsilon \), em que \( \alpha \) e β são os coeficientes do modelo e \( \varepsilon \) representa o erro aleatório.

Considerando a situação hipotética e a tabela acima apresentadas, julgue o item que se segue.

Caso os dados estejam agrupados em classes, a estatística que deve ser utilizada para medir a correlação entre os dados será a de Spearman, mas o modelo, apesar disso, deverá ser estimado por meio da regressão linear simples.

Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.

Em face da situação apresentada, é correto afirmar que, caso não se use a teoria assintótica para a construção de intervalos de confiança para os parâmetros da distribuição, poderá ser utilizada a técnica de Bootstrap, método de reamostragem sem reposição.

Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.

Considerando-se a situação em apreço, considerando-se, ainda, que X siga uma distribuição de Poisson, é correto afirmar que a média desconhecida \( \lambda \) poderá ser estimada por intermédio do método dos momentos, por meio da fórmula \( \lambda=\large{\sum\limits^{^n}_{i=1}{x_i}\over n} \), em que n representa o tamanho da amostra e x₁ representa o valor observado na amostra.

Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.

Nessa situação, caso 100 condutores sejam selecionados aleatoriamente da população, a distribuição da quantidade da pontuação desses condutores poderá ser representada pela distribuição de Bernoulli.

Considerando que foi realizado estudo para modelar a distribuição da quantidade X de pontos acumulados por infrações de trânsito cometidas por um condutor de veículo de passeio ao longo de um ano, julgue o item a seguir, relativo a probabilidades e inferência estatística.

Na situação dada, se condutor cometer infrações, e que para cada infração cometida sejam computados quatro pontos, totalizando vinte pontos na quinta infração, e houver independência entre as infrações sucessivas, bem como a probabilidade de um condutor cometer a infração for constante, a distribuição geométrica, caso particular da distribuição binomial negativa, poderá ser usada para descrever a distribuição de X.