Julgue o item abaixo, sobre a relação entre intervalo de confiança e teste de hipóteses.

Considere que o intervalo de confiança [3, 8] seja usado para testar as hipóteses H₀: μ = μ₀ versus H₁: μ > μ₀ Nesse cenário, a hipótese nula será rejeitada somente se μ₀ > 8.

Com relação aos estimadores de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança, julgue os itens seguintes.

Se o estimador de mínimos quadrados para os coeficientes de um modelo linear coincidir com o respectivo estimador de máxima verossimilhança, então a distribuição da variável resposta será Normal.

Com relação aos estimadores de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança, julgue os itens seguintes.

Não há garantias de que o estimador de máxima verossimilhança seja não viesado.

Considerando os métodos de inferência para os parâmetros do modelo de regressão, julgue os próximos itens.

Uma medida de alavanca de um modelo de regressão é tal que em que t_ij é o resíduo do modelo de regressão da variável X_i explicada pelas demais variáveis independentes do modelo para a observação j. Supondo um modelo de regressão com 2 variáveis dependentes, no qual apenas k-ésima observação amostral seja influente, se ⌀_1k > ⌀_2k então o valor X_2k tem um impacto maior que o valor X_1k na influência da k-ésima observação.

Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.

Em uma tabela de análise de variância para a qualidade de ajuste do seguinte modelo de regressão

Y_i = β₀ + β₁ X₁ + β₂ X₂ + ∈_i, ∈ _i ~N ( 0; σ² ) se a hipótese nula for rejeitada, então β₀ = 0 mas β₁ ≠ 0, β₂ ≠ 0

Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.

Em um modelo de regressão linear simples, o quadrado médio associado ao modelo é menor que a respectiva soma de quadrados. O mesmo ocorre com o quadrado médio dos resíduos em comparação com a soma de quadrado dos resíduos.

Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.

O coeficiente de correlação múltipla R² pode ser calculado dividindo a soma de quadrados do resíduo pela soma de quadrado total.

Com relação à análise de variância para verificação da qualidade de ajuste de um modelo de regressão, julgue os itens seguintes.

Considerando um modelo de regressão no qual a média da variável resposta é aproximadamente zero, se o coeficiente de correlação múltipla (R² ) tende a 1, então

A respeito dos métodos de análise de resíduos do modelo de regressão, julgue os itens subsequentes.

Na análise de resíduos de um modelo de regressão, o diagrama de dispersão entre os resíduos do modelo ajustado e os valores preditos para a variável resposta permitem avaliar a ocorrência de heterocedasticidade.

Julgue os itens a seguir, relativos às técnicas de amostragem.

No cálculo do tamanho amostral para a comparação de proporções através da expressão
n ≥ 1/4 (z/m)² em que m é a margem máxima de erro pretendida e z é o quantil da normal padrão que define a significância do teste, a tendência é que as amostras sejam maiores que aquelas calculadas considerando uma abordagem não conservativa.