em que \( S_{ \hat{ \beta}_i} \) Considere os resultados do ajuste do modelo Yi = \( \beta_1 \)X1i + \( \beta_2 \)X2i + \( \varepsilon_i \) i = 1, 2, .... , n aos valores da variável dependente (resposta) Y e variáveis explicativas X1 e X2 nas tabelas a seguir. A variável \( \varepsilon_i \) é o erro aleatório e \( \beta_i \) i = 1, 2 são os parâmetros.
| Parâmetro | Estimativa | Erro padrão | Estatística t | Valor-p |
| \( \beta_1 \) | 1,45092 | 0,306992 | 4,72625 | 0,0052 |
| \( \beta_2 \) | 0,497226 | 0,070312 | 7,017 | 0,0009 |
Análise da Variância
|
Fonte de variação |
Soma de Quadrados | G.L | Quadrado Médio | Razão F | Valor-p |
| Modelo | 1022,57 | v1 =1 | 1022,57 | 2525,86 | 0,0000 |
| Residual | 2,42905 | v2=6 | 0,40484 | ||
| Total | 1025,0 | v=7 |
Então, a estatística t e a razão F foram obtidas usando-se os procedimentos:
Provas
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